Metodologia Y Bioestadistica

1.- Ponga dos ejemplos de variables aleatorias categóricas nominales, ordinales, continuas y discretas.

Variables Ejemplos

Variables aleatorias categóricas nominales: Sexo (hombre/mujer)

Color.

Variables aleatorias categóricas ordinales: Grado de instrucción (estudios superiores, estudios primarios…)

Clasificación de los resultados de un examen (excelente, notable, bien, suficiente, insuficiente)

Variables aleatorias continuas: Peso.

Estatura de una persona.

Variables aleatorias discretas: El número de hermanos que tiene una persona.

La cantidad de alumnos que hay en una clase.

2.- Comente la relación existente entre la precisión de una medida continua y su calidad de representación mediante un diagrama de barras.

Cuando obtenemos un valor que corresponde a una medida continua, será un número decimal o fraccionario, es decir, no será nunca un número natural. Por tanto, al hacer la medición, el aparato con el que la hagamos variará el resultado y existirán un continuo de posibles valores porque faltará precisión y por tanto la probabilidad de encontrar un resultado concreto es muy baja. Como existen errores en estas medidas, el resultado variará. Al hacer la representación mediante un diagrama de barras, cuanto más preciso sea el resultado (cuantos más valores haya), la gráfica aportará menos información, en cambio si los valores son menos exactos (están redondeados) hay una mayor coincidencia de resultados y más información aportará la gráfica.

3.- ¿Qué pretenden representar las medidas de tendencia central de una distribución? ¿Cuáles son?

Representan aquellos valores o puntuaciones que representan a un conjunto de datos. Además al determinar una variable aleatoria cuantitativa, el cero es un origen imposible de utilizar; el cero de la escala de medida es un origen inadecuado para la medición de la variabilidad de una propiedad de tipo fisiológico como son la mayoría de variables que se determinan de forma cuantitativa continua. Las medidas de tendencia central más importantes son:

- Media aritmética (la media como centro de gravedad de la información muestral).

- Mediana o el centro de los valores.

- Moda (como medida de lo más frecuente).

4.- ¿Qué sucede con las medidas de tendencia central cuando hay valores extremos?

Cuando aparecen valores extremos, no depende del origen de las mediciones y tampoco de las unidades de medida; pero afecta a la media aritmética ya que un valor muy extremo desplazaría el valor de la media.

5.- Si selecciona la media como descripción del centro de la distribución, ¿qué valor o valores de dispersión presentaría para complementar la descripción?

- Desviación cuadrática media.

- Varianza y desviación estándar.

- Medidas de signo o tendencia de la dispersión.

- Coeficiente de Pearson.

- Coeficiente de sesgo.

- Medidas de forma.

6.- Si selecciona la mediana como descripción del centro de la distribución, ¿qué valor o valores de dispersión presentaría para complementar la descripción?

- Desviación de percentiles.

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