La prueba de Chi cuadrado

TALLER

1. ¿Por qué es mejor el uso de métodos gráficos para reportar la investigación de mercados que reportar simplemente los números?

Permiten una mejor observación, diferenciación y comprensión de los datos, pues se pueden mostrar tendencias o resultados de manera ordinal, y así se facilita la explicación y entendimiento de los datos.

2. Explique las diferencias entre la media, la mediana y la moda.

La media es el promedio o el valor medio de los datos obtenidos. La mediana es el valor medio que se encuentra, tras organizar los datos en una escala ordinal; si el número de datos es impar, la mediana es el numero de la mitad; si son pares, es el promedio de los números de la mitad. La moda es la respuesta encontrada con mayor frecuencia en los datos obtenidos.

3. ¿Por qué y cómo usaría usted las pruebas de Chi-cuadrado y las pruebas t en la prueba de hipótesis?

La prueba de Chi cuadrado permite probar la significancia entre las distribuciones de frecuencia de dos o más grupos. Los datos categóricos de los reactivos sobre género, raza, profesión y otros por el estilo se pueden examinar y probar por diferencias estadísticas. Evalúa lo estrechamente que las frecuencias observadas se ajustan al patrón de las frecuencias esperadas. La hipótesis nula en este caso, seria que las variables son independientes.

La prueba t sirve para saber acerca de las diferencias medias de muestras independientes o de muestras pareadas. La hipótesis nula es que la media de las dos muestras es igual. Se usa cuando de la muestra es menor de 30 y se desconoce la desviación estándar, asumiendo normalidad de la muestra y varianzas poblacionales iguales.

CAPITULO 16

1. Explique la diferencia entre asociación y causalidad.

Causalidad: En la causalidad una variable A antecede a una variable B, normalmente esa variable A es lo que conocemos como “factor de riesgo” y la variable B es lo que conocemos como “evento”, por lo tanto, el principio de temporalidad es determinante, lo mismo que otros principios, como el de reversibilidad, por ejemplo, en el que si elimino la variable A, la posibilidad de llegar a padecer la variable B disminuye.

Asociación: La fuerza de asociación se categoriza como una ausencia de relación, ya sea débil, moderada o fuerte. Debe haber una relación consistente y sistemática, para que haya una relación. Las asociaciones débiles significan que las variables pueden tener algo en común, la moderada o fuerte significan que hay una relación consistente y sistemática.

2. ¿Qué es la covariación?

La covariación se define como la cantidad de cambio en una variable que se relaciona en forma consistente con un cambio en otra variable de interés

3. ¿Qué es correlación?

La correlación mide el grado de asociación lineal que hay entre dos variables.Este indicador varía entre –1.00 y 1.00, en donde 0 no representa ninguna asociación entre dos variables y –1.00 o 1.00 representan un vínculo perfecto entre dos variables. Un coeficiente de correlación grande indica un nivel superior de asociación entre dos variables. El coeficiente de correlación puede ser positivo o negativo, dependiendo de la dirección de la relación entre ambas variables.

4. ¿Cuáles son las diferencias entre las técnicas estadísticas univariada y bivariada?

UNIVARIADA BIVARIADA

Análisis con cada una de las variables por separado Las categorías de una variable se cruzan con las categorías de una segunda variable

Análisis básico y primario Utiliza información sobre la relación entre una variable independiente y una dependiente para pronosticar.

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