Tema 7. Análisis estadístico. Muestreo

El análisis estadístico en investigación de mercados permite: Eliminar errores. Interpretar datos y tomar decisiones. Sustituir la investigación. Reducir competencia.

Una población estadística es: Solo personas. Conjunto total de elementos a estudiar. Una muestra. Un experimento.

La muestra es: Toda la población. Subconjunto representativo de la población. Una encuesta. Una variable.

El objetivo del muestreo es: Estudiar toda la población. Analizar una parte representativa. Reducir datos. Evitar investigación.

El parámetro es: Medida de la población. Medida de la muestra. Error estadístico. Técnica.

El estadístico es: Medida de la población. Medida de la muestra. Error. Variable.

El muestreo probabilístico se caracteriza por: Selección subjetiva. Probabilidad conocida de selección. Falta de aleatoriedad. Selección voluntaria.

El muestreo no probabilístico se basa en: Selección aleatoria. Probabilidad conocida. Criterio del investigador. Muestreo estadístico.

El muestreo aleatorio simple consiste en: Selección por cuotas. Selección completamente aleatoria. Selección por grupos. Selección sistemática.

El muestreo sistemático selecciona: Elementos al azar. Cada k elementos. Solo expertos. Solo consumidores.

El muestreo estratificado divide: Variables. Población en estratos homogéneos. Encuestas. Experimentos.

El muestreo por conglomerados agrupa: Individuos similares. Grupos naturales. Variables. Datos.

El muestreo por conveniencia selecciona: Al azar. Individuos accesibles. Expertos. Estratos.

El muestreo por juicio utiliza: Aleatoriedad. Criterio del investigador. Estadística. Experimentos.

El muestreo por cuotas busca: Representar características de la población. Selección aleatoria. Reducir población. Eliminar error.

El muestreo bola de nieve se utiliza en: Grandes poblaciones. Poblaciones difíciles de localizar. Mercados masivos. Estadística avanzada.

El error muestral es: Diferencia entre población y muestra. Diferencia entre estadístico y parámetro. Error del investigador. Error de medición.

El error disminuye cuando: Disminuye muestra. Aumenta muestra. Disminuye población. Aumenta sesgo.

El nivel de confianza indica: Precisión absoluta. Probabilidad de que el intervalo contenga el parámetro. Error total. Tamaño poblacional.

El margen de error mide: Precisión de estimación. Tamaño de la muestra. Población. Muestreo.

El tamaño de muestra depende de: Precio. Nivel de confianza. Competencia. Ventas.

También depende de: Margen de error. Publicidad. Producto. Segmento.

Una muestra mayor produce: Más error. Menor precisión. Menor error muestral. Más sesgo.

La media es: Valor central. Valor máximo. Valor mínimo. Frecuencia.

La mediana es: Valor promedio. Valor central ordenado. Valor máximo. Moda.

La moda es: Valor más frecuente. Promedio. Valor central. Intervalo.

La varianza mide: Tendencia central. Dispersión. Frecuencia. Media.

La desviación típica mide: Variabilidad de datos. Promedio. Frecuencia. Error.

El análisis estadístico permite: Describir datos. Interpretar patrones. Tomar decisiones. Todas las respuestas son correctas.

Un buen muestreo debe ser: Aleatorio. Representativo. Amplio. Completo.

La representatividad garantiza: Menos datos. Resultados extrapolables. Menos costes. Más población.

El sesgo ocurre cuando: La muestra no representa la población. Hay muchas encuestas. Hay muchas variables. Hay aleatoriedad.

El análisis estadístico se usa en: Makreting. Economía. Investigación de mercados. Todas.

El muestreo reduce: Tiempo. Costes. Esfuerzo. Todas.

Un muestreo incorrecto produce: Sesgos. Resultados erróneos. Mala toma de decisiones. Todas.

El análisis de datos permite: Detectar tendencias. Identificar patrones. Explicar comportamientos. Todas.

La estadística inferencial permite: Describir datos. Generalizar resultados. Clasificar datos. Ordenar datos.

La estadística descriptiva: Generaliza. Describe datos. Predice. Analiza causalidad.

El muestreo es clave porque: Reduce costes. Permite estudiar poblaciones grandes. Facilita la investigación. Todas.

El análisis estadístico es fundamental para: Investigación de mercados. Marketing. Toma de decisiones. Todas.