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análisis de datos > 1er parcial > Flashcards

1er parcial Flashcards

1
Q

Qué es la estadística

A

Es una herramienta que se ocupa de recoger datos, organizarlos en tablas y gráficos y analizarlos para sacar conclusiones y tomar decisiones acertadas.

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Q

Qué es análisis de datos

A

Es un proceso que consiste en inspeccionar, limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, lo que sugiere conclusiones, y apoyo en la toma de decisiones

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Q

Es un proceso que consiste en inspeccionar, limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, lo que sugiere conclusiones, y apoyo en la toma de decisiones

A

Análisis de datos

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4
Q

Es una herramienta que se ocupa de recoger datos, organizarlos en tablas y gráficos y analizarlos para sacar conclusiones y tomar decisiones acertadas.

A

Estadística

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5
Q

qué es la bioestadística

A

es la rama de la estadística aplicada a las ciencias de la vida

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6
Q

es la rama de la estadística aplicada a las ciencias de la vida

A

bioestadística

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7
Q

los errores aleatorios

A

se deben al azar

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8
Q

los errores sitemáticos

A

son por error en el diseño de estudio

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9
Q

error sistemático en la estimación de la asociación que se introduce durante el proceso de selección de la población en estudio y proporciona una conclusión equivocada sobre la hipótesis

A

sesgo de selección

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10
Q

Se produce cuando, de forma sistemática, se mide de forma errónea los dos grupos, en genera, suele producirse por utilizar pruebas con poca sensibilidad o especificidad.

A

Sesgo de información

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11
Q

Consiste en clasificar erróneamente tanto a los expuestos, los enfermos como los sanos o viceversa

A

Sesgo de mala clasificación

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12
Q

Que nos indica la sensibilidad

A

la capacidad de nuestro estimador para dar como casos positivos los casos realmente enfermos

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13
Q

Qué nos indica la especificidad

A

la capacidad de nuestro estimador para dar como casos negativos los casos realmente sanos.

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14
Q

Cuales son los tipos de variable cuantitativa

A

discreta y continuas

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15
Q

Cuales son los tipos de variable cualitativa

A

nominal y ordinal

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16
Q

Qué es una variable

A

Aquellas características que se miden en un estudio estadístico.

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17
Q

Variables que no se manipulan durante la experimentación

A

variable dependiente

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18
Q

variables que supone la causa del fenómeno estudiado

A

variable independiente

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19
Q

variable cuantitativa discreta

A

presenta interrupciones que indican la ausencia de valores entre los valores específicos. Ej. número de hijos

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20
Q

Variable cuantitativa continua

A

puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores. Ej. la masa (2,3 kg)

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21
Q

Variable cualitativa nominal

A

clasificación en categorías. Ej. sexo (dicotómicas), estado civil (polinómicas)

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22
Q

Variable cualitativa ordinal

A

Se clasifican en categorías siendo ordenadas de acuerdo al grado, ej. actividad física leve, moderada, intensa

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23
Q

Factor de confusión

A

lo que puede afectar la variable de respuesta

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24
Q

Se asigna a los individuos de forma aleatoria a los diferentes grupos de estudio

A

Aleatorización

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25
Q

Se selecciona el tipo de población que se encuentra en una única condición de la variable de confusión

A

Restricción

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26
Q

Comparas dos grupos de diferencian en la exposición al factor de riesgo

A

Apareamiento

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27
Q

Se obtiene una estimación no sesgada

A

Estratificación

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28
Q

Son aquellas que pertenecen a la fase de diseño

A

aleatorización, restricción, apareamiento

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29
Q

son aquellas que pertenecen a la fase de análisis

A

estratificación, ajuste, análisis multivariante

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30
Q

permite obtener medidas ajustadas del efecto cuando se ha eliminado el dominio que influenciaba la variable de confusión

A

ajuste

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31
Q

Permite analizar conjunto de datos que varias variables que son estudiadas a la vez.

A

análisis multivariante

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32
Q

qué es la población

A

conjunto de elementos que son de interés para algún estudio o experimento

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33
Q

qué es la muestra

A

cualquier subconjunto de la población

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34
Q

muestras probabilísticas

A

los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos

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35
Q

muestras no probabilísticas

A

la elección de los elementos de la población no depende de la probabilidad

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36
Q

estadística descriptiva

A

describe, analiza y representa datos

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37
Q

estadística inferencial

A

se apoya en el cálculo de probabilidades. obtiene conclusiones

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38
Q

unidad de análisis

A

personas u objetos que contienen información que se desea estudiar

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39
Q

población

A

total de unidades de análisis

40
Q

criterio propio de estudios donde hay control de variables por parte del experimentador, donde se manipulan situaciones o variables

A

criterio metodológico

41
Q

se distingue entre variables aleatorias y controladas. criterio circunscrito a investigaciones de tipo más científico.

A

criterio experimental

42
Q

medidas independientes cuando cada uno de los sujetos pertenece

A

diseño de medidas independientes

43
Q

cada participante pasa por todas las condiciones experimentales, niveles, grupos o pruebas

A

Diseño de medidas repetidas

44
Q

posee las misma características relevantes para la investigación, y en la misma proporción, que la población de donde ha sido extraída

A

muestra representativa

45
Q

para obtener el tamaño de la muestra, se necesita:

A

puntuación típica asociada al nivel de confianza (z), tamaño de la muestra (n), población (N), error (E), probabilidad de inclusión (p), probabilidad de no inclusión (q)

46
Q

intervalo de confianza de la media 95%

A

nivel de significación alpha = 100% - 95% = 5%
E = 0.05
Z = 1.96

47
Q

intervalo de confianza de la media 99%

A

nivel de significación alpha = 100% - 99% = 1%
E = 0.01
Z = 2.57

48
Q

cuál es la fórmula para sacar el tamaño de la muestra

A

n = (z^2) (p) (q) (N)

/ E^2 (N-1) + (z^2)(p)(q)

49
Q

tipo de muestra estadística que se enfoca en analizar y estudiar grupos específicos en una población seleccionando aleatoriamente. el objetivo es que todos tengan las mismas oportunidades

A

muestreo probabilístico

50
Q

muestreo en que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento

A

aleatorio estratificado

51
Q

consiste en elegir de forma aleatoria ciertos barrios o conglomerados dentro de una región, ciudad, comuna, etc. para elegir unidades más pequeñas como cuadras, calles, etc

A

por conglomerados

52
Q

garantiza que todos los individuos de la población sean seleccionados, utilizando la técnica del azar

A

aleatorio simple

53
Q

se divide la población en subgrupos en forma de lista para así seleccionar de forma aleatoria un número

A

aleatorio sistemático

54
Q

muestreo donde el investigador selecciona muestras que se basa en un juicio subjetivo. no todos presentan la probabilidad de ser seleccionados

A

muestreo no probabilístico

55
Q

En este tipo de muestreo las muestras de la población se seleccionan porque están disponibles para el investigador, es una de las técnicas más utilizadas gracias a su velocidad, costo-efectividad y facilidad en la disponibilidad de la muestra.

A

muestreo por conveniencia

56
Q

Esta técnica consiste en que el investigador elige a una sola persona o un grupo de muestra y realiza la investigación durante un periodo de tiempo, analiza los datos y luego pasa a otros tipos de sujetos si es necesario, así el investigador puede trabajar con muchos temas.

A

muestreo consecutivo

57
Q

Este tipo de muestreo ayuda a dividir a la población, ya que el investigador sólo ocupará una muestra para la investigación y no a toda la población, ya que el investigador está interesado en características particulares dentro de la población.

A

muestreo por cuotas

58
Q

Aquí las muestras se seleccionan basándose en el conocimiento y la credibilidad del investigador, la desventaja de este tipo es que los resultados pueden estar influenciados por nociones del investigador por lo que puede haber una ambigüedad en la investigación.

A

muestre intencional o por juicio

59
Q

Está técnica de muestreo ayuda a los investigadores a encontrar muestras cuando son difíciles de localizar, lo utilizan cuando el tamaño de la muestra es pequeño y no está fácilmente disponible

A

muestreo de bola de nieve

60
Q

proceso del diseño de muestreo

A 
definir perfil
determinar cómo llegar
seleccionar la técnica
determinar el tamaño de la muestra
realizar el proceso
61
Q

Partiendo de la población, por cualquier procedimiento aleatorio se van incorporando directamente sujetos a la muestra

A

muestreo aleatorio simple

62
Q

Se definen estratos para asegurar la presencia en la muestra de sujetos y variables que se consideran imprescindibles

A

muestreo aleatorio estratificado

63
Q

Se utilizan conglomerados cuando interesa conservar en la muestra alguna organización en grupos que tiene relevancia para la investigación (por ejemplo aulas, familias, viviendas, etc).

A

muestreo aleatorio por conglomerados

64
Q

Se aplica cuando no se tiene una población marco clara o fácilmente accesible

A

Muestreo pseudoaleatorio

65
Q

Consiste en el establecimiento de algún criterio empírico para seleccionar a los sujetos de la muestra

A

muestreo empírico

66
Q

Se eligen los sujetos, o casos, de la muestra porque tienen características que son esenciales para la investigación sin dar importancia a la representatividad

A

muestreo intencional

67
Q

Incorpora a la muestra los sujetos que son más accesibles, voluntarios

A

muestreo casual

68
Q

Se denomina así a una técnica que consiste en ir seleccionando a unos sujetos, o infomarles, a partir de las informaciones de otros anteriores

A

bola de nieve

69
Q

Cuando el muestreo se realiza en varias etapas, incluyendo la posibilidad de utilizar varias técnicas en cada etapa

A

polietápico

70
Q

como se puede controlar un sesgo de selección

A

controlando la planificación del estudio, recolección de la información y análisis

71
Q

como se pueden controlar las variables de confusión en la fase de diseño de un estudio

A

mediante la aleatorización, restricción y apareamiento

72
Q

que son las medidas de tendencia central

A

son medidas estadísticas que pretenden resumir en un solo valor un conjunto de valores.

73
Q

cuales son las medidas de tendencia central

A

media, moda, mediana

74
Q

qué son las medidas de dispersión

A

representan la variabilidad de una distribución por medio de parámetros estadísticos.

75
Q

cuales son las medidas de dispersión más utilizadas

A

rango, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación

76
Q

es la diferencia entre el mayor valor de la variable y el menor valor de la variable

A

rango

77
Q

media de las desviaciones estándar. Es el cuadrado de la desviación estándar

A

varianza

78
Q

se utiliza para cuantificar la variación o dispersión de un conjunto de datos numéricos.

A

desviación estándar

79
Q

qué indica cuando la desviación estándar es baja

A

que la mayor parte de los datos de una muestra tienden a estar agrupados cerca de su promedio,

80
Q

cómo se obtiene la desviación estándar

A

raíz cuadrada de la sumatoria de cada valor de la población menos la media al cuadrado entre la población

81
Q

relación entre la desviación estándar con el promedio

A

coeficiente de variación

82
Q

qué indica que el coeficiente de variación sea menor

A

a menor coeficiente de variación más homogénea será la muestra ( se acercan a la media)

83
Q

cómo se obtiene el coeficiente de variación

A

se divide la varianza entre la media

84
Q

cómo obtener el número de intervalos ? (K) (ancho de intervalos)

A

K = 1 + 3.322 log n

85
Q

en la gráfica de barras, cómo se mide la frecuencia

A

por su altura

86
Q

en el polígono de frecuencias (histograma), como se mide la frecuencia

A

por la anchura de las barras

87
Q

fi

A

frecuencia absoluta

88
Q

Fi

A

frecuencia absoluta acumulada

89
Q

ni

A

frecuencia relativa

90
Q

Ni

A

frecuencia relativa acumulada

91
Q

cómo obtener la marca de clase (MC) ?

A

dividir la suma del límite inferior y superior entre 2

92
Q

qué es la frecuencia absoluta (fi) ?

A

total que hay entre cada intervalo

93
Q

cuál es la marca de clase del intervalo 41-50

A

45.5

94
Q

indicadores que expresan cuánto se alejan los datos con respecto a la medida central

A

medidas de dispersión

95
Q

qué medidas de dispersión se pueden utilizar con la media

A

recorrido, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación, error estándar

96
Q

qué medidas de dispersión se pueden utilizar con la mediana

A

percentiles, recorrido intercuartílico, gráfico box-plot

análisis de datos (1 decks)

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