Estadisticas II

El costo es una de las razones para muestrear". Analice cuál de los siguientes ejemplos se ubica dentro de esta razón: a. Realizar un censo en el año 2013 en todo el Ecuador. b. Analizar el comportamiento de una especie marina. c. Realizar la prueba de un vino.

¿A qué se debe que la distribución t se extienda más que la distribución normal estándar?. a. Se debe a que la desviación estándar de la distribución t es menor que la distribución normal estándar. b. Se debe a que la curva normal de la distribución t es mas estrecha. c. Se debe a que la desviación estándar de la distribución t es mayor que la distribución normal estándar.

¿Cómo determinar un intervalo de confianza de 95%?. a. La amplitud del intervalo se determina por medio del nivel de confianza y de la desviación estándar. b. La amplitud del intervalo se determina por medio del nivel de confianza y el valor de z calculado. c. La amplitud del intervalo se determina por medio del nivel de confianza y de la magnitud del error estándar de la media.

¿Cómo pueden las empresas de estadísticas, hacer pronósticos precisos sobre una elección presidencial con base en una muestra de 1200 electores registrados de una población de cerca de 90 millones?. a. Deben determinar la diferencia entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población. b. Deben organizar las medias de todas las muestras posibles en una distribución de probabilidad. c. Se debe aproximar la distribución muestral de la media a una distribución normal.

¿Cuál de las siguientes definiciones corresponde al error de muestreo?. a. La diferencia entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población. b. La suma entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población. c. El producto entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población.

¿Cuál de los siguientes ejemplos corresponde al muestreo por conglomerados?. a. Suponga que nos interesa obtener una muestra de las opiniones de los profesores de una gran universidad. Puede ser difícil obtener una muestra con todos los profesores, así que se elige una muestra aleatoria de cada facultad, o departamento académico. b. Para obtener una muestra de suscriptores telefónicos en una ciudad grande, podemos escoger un nombre de la primera página del directorio y después seleccionar cada nombre, desde el número cien a partir del ya seleccionado. c. Suponga que una compañía de servicio de televisión por cable está pensando en abrir una sucursal en una ciudad grande; la compañía planea realizar un estudio para determinar el porcentaje de familias que utilizarían sus servicios, como no es práctico preguntar en cada casa, la empresa decide seleccionar una parte de la ciudad al azar.

¿Cuál de los siguientes ejemplos representa a una población finita pequeña?. a. Número de personas de la tercera Edad que viven en la provincia de Loja. b. Número de estudiantes universitarios de género femenino en el Ecuador. c. Número de pacientes diarios que atienden en una clínica.

¿Cuál de los siguientes ejemplos planteados hace referencia al teorema central del límite?. a. Suponga que eligió 25 muestras al azar de tamaño 5 de una población positivamente sesgada y encontró que la distribución muestral de las medias cambió en lo que se refiere a la forma de la población. Luego se toma una muestra de tamaño más pequeño, es decir n=3 en lugar de n=5 y se observa que la distribución muestral de las medias se aproxima a la distribución normal. b. Suponga que eligió 25 muestras al azar de tamaño 5 de una población positivamente sesgada y encontró que la distribución muestral de las medias cambió en lo que se refiere a la forma de la población. Luego se toma una muestra de tamaño más grande, es decir n=20 en lugar de n=5 y se observa que la distribución muestral de las medias se aproxima a la distribución normal. c. Suponga que eligió 25 muestras al azar de tamaño 20 de una población positivamente sesgada y encontró que la distribución muestral de las medias cambió en lo que se refiere a la forma de la población. Luego se toma una muestra de tamaño más pequeño, es decir n=5 en lugar de n=20 y se observa que la distribución muestral de las medias se aproxima a la distribución normal.

¿Cuál de los siguientes ejemplos representa el error tipo II que se suele cometer a la hora de probar una hipótesis?. a. Hipótesis nula: El insecticida no es tóxico. En el estudio de la toxicidad de un insecticida para cultivos los investigadores determinan que no es tóxico cuando si lo es. Sin embargo, la recomendación que dan es utilizar el producto en el campo. b. Hipótesis nula: El insecticida no es tóxico. En el estudio de la toxicidad de un insecticida para cultivos los investigadores determinan que no es tóxico. Por lo tanto recomiendan utilizar el producto en el campo. c. Hipótesis nula: El insecticida es tóxico. En el estudio de la toxicidad de un insecticida para cultivos los investigadores determinan que es tóxico. Por lo tanto recomiendan no utilizar el producto en el campo.

¿Cuál de los siguientes factores influyen en la elección del tamaño adecuado de la muestra?. a. Un nivel de confianza de 0 o 100%. b. El máximo error admisible, que es la magnitud que se suma y resta de la media muestral. c. La desviación estándar de la muestra.

¿Cuál es la diferencia entre la distribución z y la distribución t?. a. La diferencia es que la distribución t posee mayor dispersión que la distribución z. b. La diferencia es que la distribución t tiene la forma de campana y es simétrica mientras que la distribución z es asimétrica. c. La diferencia es que la distribución t es una distribución continua y la distribución z es dispersa.

¿Cuándo es necesario aplicar un factor de corrección de una población finita?. a. Cuando la muestra es menor que 5% de la población. b. Cuando la población de la que se toma la muestra no es muy grande. c. Cuando una población tiene un límite superior.

¿Cuándo se obtiene la media de la distribución muestral de la media?. a. Cuando se suma las medias muestrales y se multiplica la suma entre el número de muestras. b. Cuando se suma las medias muestrales y se resta la suma entre el número de muestras. c. Cuando se suma las medias muestrales y se divide la suma entre el número de muestras.

¿Cuál es la diferencia entre el intervalo de confianza y el nivel de confianza?. a. La diferencia que existe es que el intervalo de confianza es el rango de valores en donde se espera que esté la desviación estándar mientras que el nivel de confianza se refiere al porcentaje de veces que la desviación estándar efectivamente va a estar dentro de ese rango de valores. b. La diferencia que existe es que el intervalo de confianza es el rango de valores en donde se espera que no esté la media; mientras que el nivel de confianza es el porcentaje de veces que la media efectivamente va a estar dentro de ese rango de valores. c. La diferencia que existe es que el intervalo de confianza es el rango de valores en donde se espera que esté la media; mientras que el nivel de confianza es el porcentaje de veces que la media efectivamente va a estar dentro de ese rango de valores.

¿Cuándo se considera que una muestra es lo bastante grande para aplicar el teorema del límite central?. a. Cuándo la muestra es de 30 observaciones o más. b. Cuándo la muestra es de 20 observaciones o menos. c. Cuándo la muestra es de 100 observaciones o más.

¿Cuándo se realiza una prueba de hipótesis de dos muestras?. a. Cuando se selecciona una muestra aleatoria de una población para determinar si es igual a la media o a la proporción de la población. b. Cuando se seleccionan muestras aleatorias de dos poblaciones distintas para determinar si son iguales las medias o las proporciones de la población. c. Cuando se seleccionan muestras aleatorias de dos poblaciones distintas para determinar si son diferentes las medias o las proporciones de la muestra.

¿Cuánto mayor sea la muestra, mayor será el error de muestreo?. a. Sí, porque hay más errores. b. No, disminuye. c. No hay relación alguna.

¿El teorema del límite central hace hincapié en que: a. En las muestras aleatorias grandes, la forma de la distribución muestral de la media se aproxima a la distribución de probabilidad normal. b. En las muestras aleatorias grandes, la forma de la distribución muestral de la media se aleja de la distribución de probabilidad normal. c. En las muestras aleatorias pequeñas, la forma de la distribución muestral de la media se aproxima a la distribución de probabilidad normal.

¿En qué consiste el quinto paso para probar una hipótesis?. a. Consiste en establecer la hipótesis que se debe probar, la cual recibe el nombre de hipótesis nula. b. Consiste en calcular el estadístico de la prueba, comparándola con el valor crítico, y tomar la decisión de rechazar o no la hipótesis nula. c. Consiste en determinar el nivel de significancia.

¿Es posible seleccionar cualquier nivel de confianza?. a. Si es posible, ya que se puede seleccionar cualquier valor entre 0 y 100% y encontrar el valor correspondiente de Z o t. b. No es posible, ya que se debe seleccionar los porcentajes mas confiables entre 95 y 99% y encontrar el valor correspondiente de Z o t. c. Si es posible, ya que se puede seleccionar cualquier valor entre 90 y 100% y encontrar el valor correspondiente de Z o t.

¿La prueba de hipótesis forman parte de?. a. La estadística descriptiva. b. La estadística inferencial. c. La estadística de descripción y representación de datos.

¿Por qué la aproximación de la distribución muestral de la media se aproxima más a la distribución de la probabilidad normal en el caso de muestras más grandes? Seleccione el enunciado que lo explica. a. A medida que se incrementa el tamaño de la muestra, menos evidente será la convergencia a la distribución de probabilidad normal. b. A medida que se incrementa el tamaño de la muestra, más evidente será la convergencia a la distribución muestral. c. A medida que se incrementa el tamaño de la muestra, más evidente será la convergencia a la distribución de probabilidad normal.

¿Por qué las medias muestrales varían de muestra en muestra?. a. Porque las medias muestrales posibles de una población suelen presentar algunas características diferentes. b. Porque las muestras posibles que se obtienen de una población suelen presentar algunas características diferentes. c. Porque la muestra forma parte o es una porción representativa de la población.

¿Por qué se debe suponer que la muestra es lo bastante grande a la hora de realizar la prueba de proporciones de dos muestras?. a. Se supone esto, para que la distribución normal sirva como una buena aproximación a la distribución binomial. b. Se supone esto, para que la distribución normal no se aproxime a la distribución binomial. c. Se supone esto, para que la distribución normal se acerque un poco a la distribución binomial.

¿Por qué se establece que la cantidad de observaciones de una muestra afectan al error estándar?. a. Porque existe una relación directa, es decir si una muestra es grande se generará un error estándar pequeño y viceversa. b. Porque existe una relación inversa, es decir si una muestra es grande se generará un error estándar pequeño y viceversa. c. Porque existe una relación inversa, es decir si una muestra es pequeña se generará un error estándar pequeño.

¿Por qué se prefieren las muestras dependientes a las independientes?. a. Porque las muestras independientes se caracterizan por una medición seguida de una intervención de una clase y después de otra medición. b. Porque al emplear muestras dependientes, se reduce la variación en la distribución del muestreo. c. Porque las muestras independientes se caracterizan por relacionar o aparear observaciones.

¿Qué puede causar un error de muestreo?. a. Puede ocasionarse un error muestral cuando se realiza un procedimiento de muestreo sesgado. b. Puede ocasionarse un error muestral cuando se realiza un procedimiento de muestreo sin sesgo. c. Puede ocasionarse un error muestral cuando se trabaja con una muestra representativa de la población.

“El nivel de confianza deseado es una de las variables que puede influir en la elección del tamaño adecuado de una muestra” ¿Por qué?. a. Porque si desea aplicar un nivel de confianza aceptable o alto se debe trabajar con una muestra grande. b. Porque si desea aplicar un nivel de confianza aceptable o alto se debe trabajar con una muestra pequeña. c. Porque si se aplica un nivel de confianza del 5% se debe trabajar con una muestra grande.

¿Qué sucedería si la población de la que se toma la muestra no fuera muy grande?. a. Es necesario realizar ajustes en la forma de calcular el error estándar de las medias muestrales y del error estándar de las proporciones muestrales. b. Es necesario realizar ajustes en la forma de calcular la desviación estándar de las medias muestrales y de la desviación estándar de las proporciones muestrales. c. Es necesario realizar ajustes en la forma de calcular el error estándar de las medias poblacionales y del error estándar de las proporciones poblacionales.

75 individuos con sobrepeso son sometidos a dos dietas alimenticias distintas. Se dese comparar el peso de los individuos que iniciaron cada una de las dietas. El ejemplo planteado hace referencia: a. Muestras independientes. b. Muestras dependientes con un estudio de antes y después. c. Muestras dependientes relacionadas o pareadas.

A la hipótesis alternativa H1 se la define como: a. Una declaración sobre el valor de un parámetro de la población. b. La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. c. Una declaración que se acepta si los datos de la muestra proporcionan evidencia de que la hipótesis nula es falsa.

Al comparar dos medias poblacionales se desea saber: a. Si las medias pueden ser diferentes. b. Si una media poblacional es mayor a otra media. c. Si las medias pueden ser iguales.

Al ser la muestra un conjunto de la población es poco probable que: a. El estadístico de la muestra sea diferente al parámetro de la población. b. El estadístico de la muestra sea igual al parámetro de la población. c. El estadístico de la muestra sea sumamente mayor al parámetro de la población.

Asuma que usted tiene una empresa de estadísticas y encuestas y que un cliente le solicita que aplique una encuesta en todo el Ecuador para saber si un pañal para bebés que lanzará al mercado tendrá acogida, que sugeriría: a. Aplicar la encuesta a toda la población ecuatoriana. b. Aplicar la encuesta a una muestra de 200 jóvenes entre 18 y 20 años. c. Aplicar la encuesta a una muestra de madres con niños menores de 4 años.

Como la muestra forma parte representativa de la población: a. Es probable que la media sea exactamente igual a la media poblacional. b. Es probable que la desviación estándar sea igual a la desviación estándar poblacional. c. Es poco probable que la media y la desviación estándar sean igual a la media y desviación estándar de la población.

Con una hipótesis se: a. Realiza un planteamiento. b. Verifica la aseveración. c. Se determina si el planteamiento es verdadero.

Con una prueba de hipótesis consiste en: a. Realizar una aseveración. b. Realizar un planteamiento. c. Verificar una aseveración.

Con una prueba de hipótesis se: a. Realizar una aseveración. b. Realizar un planteamiento. c. Verifica una aseveración.

Cuál de las siguientes alternativas presentan en la totalidad estadísticos de prueba: a. O, X, X2. b. Z, t y F. c. Z, u, t.

Cuando el orden físico se relaciona con la característica de la población, no debe aplicar: a. Muestreo aleatorio estratificado. b. Muestreo aleatorio simple. c. Muestreo aleatorio sistemático.

Cuando la población es homogénea: a. Genera una desviación estándar poblacional pequeña. b. Genera un error estándar grande. c. Genera más variabilidad en las medias muestrales.

Cuando se realiza una investigación es común verificar : a. Una hipótesis respecto a un problema que se desea resolver. b. Una o más hipótesis respecto a un problema que se desea resolver. c. Dos hipótesis respecto a un problema que se desea resolver.

Cuando se tienen poblaciones independientes, la distribución de las diferencias tiene una varianza: a. Igual a la suma de dos varianzas individuales. b. Igual a la diferencia de dos varianzas individuales. c. Igual a la suma de dos varianzas dependientes.

Cuándo una muestra grande genera un error estándar pequeño en la estimación, esto significa que: a. Hay más variabilidad en las medias muestrales. b. No hay variabilidad en las medias muestrales. c. Hay menos variabilidad en las medias muestrales.

Cuando se toma todas las posibles muestras aleatorias de una población y se calcula el estadístico muestral de cada una, se presentan importantes relaciones entre la distribución poblacional y la distribución muestral de la media. ¿Cuál de las siguientes es una de ellas?. a. La media de las medias de las muestras es diferente a la media de la población. b. La dispersión de la distribución muestral de la media es más estrecha que la distribución poblacional. c. La distribución muestral de la media suele tener forma de campana y se aleja de la distribución de probabilidad normal.

Cuando una población es grande ¿cuál es el método más conveniente para seleccionar una muestra aleatoria simple?. a. Tabla de números aleatorios. b. Uso de herramientas estadísticas. c. Acción de selección al azar como en un bingo.

Diez participantes en un maratón se pesaron al iniciar y luego al terminar la carrera. Se requiere estudiar la cantidad media de peso corporal que pierden los participantes. El ejemplo planteado hace referencia. a. Muestras independientes. b. Muestras dependientes con un estudio de antes y después. c. Muestras dependientes relacionadas o pareadas.

El cálculo del valor Z permite: a. Convertir una distribución normal en una distribución normal estándar. b. Determinar la probabilidad de seleccionar algunas observaciones que caerán dentro de un intervalo específico. c. Convertir una distribución normal estándar en una distribución normal.

El error estándar de la media es: a. Directamente proporcional a una muestra. b. Inversamente proporcional a una muestra. c. Igual a una muestra.

El error tipo I consiste en: a. Rechazar la ,H0, cuando es verdadera. b. Aceptar la, H0, cuando es falsa. c. Rechazar la, H1, cuando es verdadera.

El muestreo por conglomerados pertenece a: a. Los tipos de muestreo probabilístico. b. Los tipos de muestreo intencional. c. Los tipos de muestreo sin norma.

En el muestreo aleatorio estratificado: a. Una población se subdivide en subgrupos y se selecciona al azar una muestra de cada grupo. b. La población se divide en conglomerados a partir de los límites naturales geográficos o de otra clase. c. Se selecciona un punto aleatorio de inicio y posteriormente se elige cada K-ésimo miembro de la población.

La tabla de números aleatorios usada para seleccionar de forma eficiente a los miembros de una muestra se aplica en: a. El muestreo aleatorio sistemático. b. El muestreo aleatorio simple. c. El muestreo aleatorio por conglomerados.

El muestreo aleatorio: a. Es aquel que se escoge al azar. b. Se selecciona a cualquier individuo para la muestra. c. Todo individuo de la población tiene la misma probabilidad de resultar seleccionado.

En el muestreo aleatorio simple: a. Se selecciona un punto aleatorio de inicio y posteriormente se elige cada K-ésimo miembro de la población. b. Se selecciona una muestra de manera que cada elemento o individuo de la población tenga las mismas posibilidades de que se le incluya. c. La población se divide en conglomerados a partir de los límites naturales geográficos o de otra clase.

La diferencia entre en muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado radica en que: a. El muestreo aleatorio estratificado refleja con mayor fidelidad las características de la población. b. El muestreo aleatorio sistemático refleja con mayor fidelidad las características de la población. c. El muestreo aleatorio estratificado refleja con menor fidelidad las características de la población.

El tipo de muestreo que se aplique, de acuerdo a las carácteristicas de una población evitará que se presente: a. Una representación imparcial. b. Una muestra sin sesgos de la población. c. Una representación parcializada.

El punto de inicio de una muestra de 200 empleados para determinar el salario promedio es 18, a partir de este valor se seleccionará cada vigésimo trabajador (18, 38, 58, 78, 98, 118, etc.). ¿Cuál es el tipo de muestreo que se está usando?. a. Aleatorio estratificado. b. Aleatorio simple. c. Aleatorio sistemático.

La probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre en el intervalo construido se denomina: a. Nivel de confianza. b. Nivel de significancia. c. Intervalo de confianza.

Un intervalo de confianza es: a. Un intervalo de valores que acoje al parámetro poblacional. b. Un estadístico único. c. Una probabilidad específica.

Una proporción: a. Se determina por medio de n, el número de observaciones, dividido entre X, el número de éxitos. b. Es un porcentaje que indica la parte de la muestra o población que posee una característica en particular. c. Se determina por medio de X, que representa el número de éxitos.

Un intervalo de confianza con el empleo de dos estadísticos: a. La media poblacional y la desviación estándar muestral. b. La media poblacional y la desviación estándar poblacional. c. La media muestral y la desviación estándar.

Si la población se encuentra muy dispersa se requiere: a. Una muestra grande. b. Una muestra pequeña. c. Desviación estándar dispersa.

Supongamos que nos parece suficiente que de cien muestras de la población exista la probabilidad de que en 5 muestras la hipótesis alternativa esté errada, esto significa que: a. La probabilidad de error, en este caso, del 5%, se conoce como el Nivel de confianza. b. Si estamos dispuestos a correr el riesgo de un error del 5% (=0.05) entonces diremos que el Nivel de Confianza que aceptamos es del 95%. c. El 95% mostraría el riesgo que corremos de cometer un error.

El intervalo de confianza que se obtiene para el valor de las ventas medias (4000) por hora que se producen en un supermercado con un nivel de confianza del 96 % son de 3996 y 4004. ¿Cómo interpretaría estos resultados?. a. Se cuenta con el 96% de seguridad de que la media poblacional de 4000 se encuentra entre el intervalo de confianza de 3996 y 4004. b. Se cuenta con el 4% de seguridad de que la media poblacional de 4000 se encuentra entre el intervalo de confianza de 3996 y 4004. c. Se concluye que el 96% de los intervalos no contendrían el valor de las ventas medias.

El tercer paso para probar una hipótesis es: a. Formular una regla para tomar decisiones. b. Establecer la hipótesis nula y alternativa. c. Identificar el estadístico de la prueba.

Los niveles de significancia se pueden ubicar entre: a. 0.1 y 0.5. b. 0 y 1.0. c. 0 y 0.5.

Los términos prueba de hipótesis y probar una hipótesis se utilizan................... la prueba de hipótesis comienza con una................... o, .............. sobre un parámetro de la ...........................: a. Indistintamente, negación, suposición, población. b. Indistintamente, afirmación, suposición, población. c. Indistintamente, afirmación, suposición, muestra.

La hipótesis nula siempre incluirá el signo de igual ¡Por qué?. a. Porque es la afirmación que se va a probar, y es necesario un valor específico para incluir en los cálculos. b. Porque así se sugiere que la hipótesis nula es falsa. c. Porque es la aseveración que se va a probar.

El estadístico de prueba para comparar dos medias es la distribución t, si: a. No se conocen las desviaciones estándares poblacionales. b. Si las muestras a estudiar son superiores a 30. c. Si se conocen las desviaciones estándares poblacionales.

Uno de los requisitos o suposiciones que respeta la prueba t es que: a. Las poblaciones muestreadas son dependientes. b. Las poblaciones muestreadas siguen la distribución normal. c. Las desviaciones estándares de las dos poblaciones son iguales.

Para una prueba de hipótesis de dos muestras: a. Se seleccionan dos muestras aleatorias de poblaciones distintas. b. Se secciona una muestra aleatoria. c. Se selecciona dos muestras de poblaciones iguales.

En la prueba de hipótesis de dos muestras se seleccionan: a. Muestras aleatorias de dos poblaciones distintas para determinar si son iguales las medias o las proporciones de la población. b. Dos muestras aleatorias de dos poblaciones distintas para determinar si son iguales las medias o las proporciones de la población. c. Muestras aleatorias de una población para determinar si son iguales las medias o las proporciones de la población.

Una psicóloga desea estudiar las similitudes intelectuales de parejas recién casadas, para lo cual selecciona una muestra de recién casados. Luego administra una prueba de inteligencia estándar tanto al hombre como a la mujer, para determinar la diferencia entre las calificaciones: a. Muestras independientes. b. Muestras dependientes con un estudio de antes y después. c. Muestras dependientes relacionadas o pareadas.

Un especialista en planeación urbana desea saber si hay alguna diferencia entre los salarios medios por hora de los plomeros y los electricistas en el centro de la ciudad. Qué tipo de poblaciones son?. a. Son poblaciones dependientes. b. Son poblaciones dependientes con un estudio de antes y después. c. Son poblaciones independientes.

a. a. b. c.