tema 4 análisis de datos

La estadística bivariada se centra en... la relación entre dos variables, analizando si el cambio observado en uno de los valores de una variable X está asociado al cambio de los valores en la variable Y. la relación entre dos variables, sin analizar si el cambio observado en uno de los valores de una variable X está asociado al cambio de los valores en la variable Y. a relación entre dos variables, observando si el cambio notado en uno de los valores de una variable X está asociado al cambio de los valores en la variable X2.

¿Cómo sé que hay una relación entre variables?. Cuando varía una (día de la semana), varía la otra (humor de Pepito). Cuando varía una (día de la semana), sin variar la otra (humor de Pepito). Cuando es independiente una (día de la semana), de la otra (humor de Pepito).

¿Cuál de las opciones no habla de los pasos para estudiar una relación entre variables?. -Conocer las variables por separado. -Identificar una relación. -Categorizar la relación. -Categorizar la relación. -Describir la relación. -Cuantificar la relación. -Inferir (si puedo). -Valorar la importancia. -clasificar variables extrañas.

Hacer tablas y gráficas de cada variable por separado es imprescindible para conocer las variables por separado. verdadero. falso.

Cuantificar la relación entre variables implica... Cuantificar significa asignar un número o cuantía a algo. Cuando las variables tienen unidades con un significado claro, como el metro, el segundo, o el número de puntos en un examen de 0 a 10, cuantas más unidades cambie una variable en función de la otra, más intensa será la relación. Ambas son correctas.

Llamamos tamaño de efecto a... la intensidad de la relación entre dos variables. la intensidad de la relación entre dos características de cada variable. ambas son correctas.

siempre contaremos con un nivel de error. verdadero. falso.

¿Qué es la significación estadística?. Una relación es “estadísticamente significativa” si los datos que obtenemos en nuestra muestra se separan de lo esperable en el caso de que NO hubiese relación. Por ejemplo, si tiramos una moneda normal al aire 100 veces, esperaríamos unas 50 caras y 50 cruces. Si, en cambio, salen 10 caras y 90 cruces, sospecharemos (con un margen de error) que la moneda está trucada. Una relación es "estadísticamente significativa" si fuese cierta nuestra hipótesis inicial de que NO hay relación entre las variables, obtengamos los resultados encontrados en nuestra muestra. Si p es pequeño (por ejemplo, menor a 0.05), hay evidencias fuertes de resultados significativos. Si p es grande (por ejemplo, mayor a 0.05), es probable que los resultados se deban al azar. Ninguna es correcta.

¿Qué es el valor p?. La probabilidad de que, si fuese cierta nuestra hipótesis inicial de que NO hay relación entre las variables, obtengamos los resultados encontrados en nuestra muestra. Si p es pequeño (por ejemplo, menor a 0.05), hay evidencias fuertes de resultados significativos. Si p es grande (por ejemplo, mayor a 0.05), es probable que los resultados se deban al azar. El valor p es el límite que elegimos para decidir si un resultado es significativo. Lo más común es usar p= 0.05, lo que significa que aceptamos un 5% de margen de error. Esto equivale a un 95% de confianza en los resultado. El valor p son los datos que obtenemos en nuestra muestra se separan de lo esperable en el caso de que NO hubiese relación. Por ejemplo, si tiramos una moneda normal al aire 100 veces, esperaríamos unas 50 caras y 50 cruces. Si, en cambio, salen 10 caras y 90 cruces, sospecharemos (con un margen de error) que la moneda está trucada.

¿Qué es el nivel de significación (α)?. Es el límite que elegimos para decidir si un resultado es significativo. Lo más común es usar α= 0.05, lo que significa que aceptamos un 5% de margen de error. Esto equivale a un 95% de confianza en los resultados. Es el límite que elegimos para decidir si un resultado es significativo. Lo más común es usar p= 0.05, lo que significa que aceptamos un 5% de margen de error. Esto equivale a un 95% de confianza en los resultados. Es el límite que elegimos para decidir si un resultado es significativo. Lo más común es usar X= 0.25, lo que significa que aceptamos un 25% de margen de error. Esto equivale a un 75% de confianza en los resultados.

Cuando hacemos un estudio, partimos de una suposición inicial. Por eso podemos decir que la hipótesis nula -----1----- y la hipótesis alternativa -------2-------. --------1-------- indica que no hay cambio o no hay relación entre variables. --------2---------indica que sí hay cambio o que hay relación entre variables. --------1-------- indica que sí hay cambio o que hay relación entre variables. --------2---------indica que no hay cambio o no hay relación entre variables. Ninguna de las dos es correcta.