Introduccion a la estadistica

1. Explique la diferencia entre datos cualitativas y cuantitativos. Proporcione un ejemplo de datos cualitativos y uno de datos cuantitativos.

Datos Cualitativos: Estos datos son relativos a las “cualidades” este tipo de información relacionada con los adjetivos. Por ejemplo: tipo de ropa favorita, lugar preferido para ir de vacaciones, color de pelo y etc.

Datos Cuantitativas: Es todo dato cuantificable que pueda ser medido, por los tanto, cualquier cosa que pueda expresarse de una manera numérica y ser contada, ejemplo: encuestas cuestionarios

DIFERENCIAS

Cuantitativa Cualitativa

 Muestra probabilidades, entrevistas, encuestas y cuestionarios.  Recolecta datos con entrevistas, estudios de caso, proceso de observación

 Es cuantificable  No es medible

 Posee un enfoque objetivo enfocado en los resultados  Posee un enfoque subjetivo orientado a los procesos

 Hace referencia a cantidad  Hace referencia a la calidad

 Los resultados no están sujetos a interpretación  S encuentra relacionado con los atributos de las muestras

2. Explique la diferencia a entre una muestra y una población.

Muestra: Es el conjunto de datos e información que se pueden recolectar y obtener, por medio de la estadística sobre una población.

Población: Es el conjunto de elementos que se quiere investigar, estos elementos pueden ser objetivos, acontecimientos y grupos de personas.

DIFERENCIAS

Muestra Población

 Media poblacional: X̅  Media poblacional: μ

 Se caracteriza por analizar mediante estadística  Se caracteriza por parámetros, como valores descriptivos

 Cosiste en una parte de la población seleccionada para que sea representativa y así facilitar el análisis  Conjunto de todos los elementos considerados para el estudio

 Varianza poblacional S2  Varianza poblacional σ2

 Desviación estándar s, SD  Desviación estándar σ

 Proporción P  Proporción p

3. Enuncie los cuatro niveles de medición y de un ejemplo (diferente de los utilizados en el libro) de cada medición.

Escala nominal: Comprende los datos nominales que no tienen un orden: los datos dicotómicos solo pueden tomar dos valores posibles (como vivo o muerto). Es el nivel de medición más débil. Los números u otros símbolos se usan simplemente para clasificar un objeto, persona o característica.

Ejemplo:

¿Cuál es tu genero?

*Hombre

*Mujer

Escala ordinal: Comprende los datos ordinales con un mínimo de tres valores posibles y con un número total limitado. Los objetos en una categoría no sólo son diferentes de los objetos en otras categorías de esa misma escala, sino que tienen alguna relación con ellos. Relaciones típicas son: mayor, más alto, más difícil, más enfermo y menos grave.

Ejemplo:

¿Qué tan satisfecho estas con nuestros productos?

*Muy bueno

*Bueno

*Medio

*Malo

*Muy malo

Escala de intervalo: Comprende los datos continuos o datos discretos que contienen un elevado número de posibles valores. Las distancias entre cualquier par de números de la escala tienen una dimensión conocida y constante por lo que es posible conocer con certeza la magnitud de los intervalos. Se caracteriza por tener una unidad común de medida que asigna un número real a todos los pares de objetos en el conjunto ordenado.

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