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Deborah J. Rumsey

Estadística para Dummies

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  • Noé Reyesje citiraoprije 4 godine
    sesgo es una inclinación sistemática que está presente en el proceso de recopilación de datos y que da lugar a resultados desviados y engañosos. El sesgo puede aparecer por varias razones:
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    desviación estándar es una medida utilizada por los estadísticos para referirse al grado de variabilidad (o dispersión) de los números de un conjunto de datos
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    La desviación estándar también se utiliza para describir la zona donde deberían estar la mayoría de los datos, en relación con la media.
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    Una muestra aleatoria pequeña es mejor que una muestra no aleatoria grande.
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    Cómo debe seleccionarse una muestra de forma que se evite el sesgo? La palabra clave es aleatoriedad.
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    Este subconjunto de la población es lo que se denomina muestra.
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    ¿Qué haces cuando pruebas un cocido? Remueves la olla con la cuchara, coges un poquito y lo pruebas. A continuación extraes una conclusión sobre el contenido de la olla entera, aunque no lo hayas probado todo. Si tomas la muestra de forma imparcial (por ejemplo, no te limitas a probar sólo los ingredientes más sabrosos), puedes hacerte una idea clara del sabor del cocido sin tener que comértelo todo. En estadística las muestras se toman exactamente igual.
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    El grupo de elementos o unidades que quieres estudiar para responder a la pregunta que da pie a la investigación es lo que denominamos población. Sin embargo, a veces cuesta mucho definir una población. En un buen estudio, los investigadores definen la población de forma muy clara, mientras que en uno malo la población no está bien definida.
  • Noé Reyesje citiraoprije 5 godina
    En resumidas cuentas, la estadística consiste en aplicar el método científico para responder preguntas de investigación sobre el mundo.
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    No obstante, sí puede obtener una respuesta de la que esté seguro casi al 100%. De hecho, con una muestra de 2.500 personas seleccionadas de manera no sesgada (es decir, cuando todas las muestras posibles de 2.500 personas tienen la misma probabilidad de ser elegidas), el investigador puede obtener resultados exactos con un error de más/menos un 2,5% (si todos los pasos del proceso de investigación se llevan a cabo correctamente).
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