CUESTIONARIO Nº3
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FACULTAD DE INGENIERIA QUÍMICA, METALÚRGICA Y AMBIENTAL
“EAP INGENIERÍA QUÍMICA”
TEMA : Cuestionario 3
CURSO : Investigación I.
DOCENTE : Mg. José Vicente Nunja García
ALUMNOS : Chávez Aguirre, Erick Ángel Enrique. Espinoza Ortiz, Joseph A. Ramírez Pulache, Geraldine. Atoche Reto, Andrés.
CICLO : VI
HUACHO-LIMA
2011
CUESTIONARIO Nº3
1. ¿Qué es el muestreo?
Ingeniería Química
Es la técnica para recoger una muestra a partir de una población o un
subgrupo de esta el objetivo es estimar parámetros. Permite inferir sobre la
población basándose en la información de la muestra.
2. ¿Qué es la muestra?
Es la parte de la población que efectivamente se mide, con el objeto de
obtener información acerca de toda la población. La selección de la muestra
se hace por un procedimiento que asegure en alto grado que sea
representativa de la población.
3. ¿Cuáles son las etapas para diseñar una muestra?
Las etapas para diseñar una muestra son las siguientes:
Ingeniería Química
Preparación: En esta se define el universo y la población a partir de
la cual se va a extraer la muestra.
Muestreo: En esta fase se determina la técnica más apropiada en
función del problema, las hipótesis y el diseño. Aquí cabe diferenciar
varios tipos de muestras resultado de las distintas depuraciones que
se van haciendo a lo largo del proceso de la recogida de los datos.
Nos referimos a:
Muestra invitada: Son los sujetos de la población a quienes se
les invita a participar.
Muestra participante: Son los sujetos que aceptan formar
parte del estudio.
Muestra real: Es la muestra productora de los datos que
servirán para el análisis final. La diferencia entre la muestra
invitada y la muestra real rara vez aparece especificado en
los informes de investigación.
4. ¿En qué consiste la representatividad de la muestra?
Cuando decimos que una muestra es representativa indicamos que reúne
aproximadamente las características de la población que son importantes
para la investigación. (4)
5. ¿Cuáles son las ventajas del muestreo?
Las ventajas que pueden llegar a reunir el muestreo son los siguientes:
Rapidez y facilidad para realizar el estudio.
Menor número de sujeto a estudiar.
Menor costo económico.
Mayor validez del estudio.
Mayor numero de variables a estudiar.
Controlar y ajustar posibles variables de confusión.
6. ¿Qué es el marco Muestral?
Es la parte de la población desde donde se selecciona la muestra.
Idealmente el marco muestral coincide con la población. Sin embargo, por
Ingeniería Química
razones de costo, se suele no considerar una parte de la población, al
seleccionar la muestra. Las conclusiones que se obtienen como resultado
de un estudio estadístico aplicado a los datos obtenidos de una muestra, se
refieren a toda la población, aún cuando la muestra haya sido obtenido de
un marco muestral que no es toda la población. Por ejemplo, la población
es el conjunto de todos los trabajadores de una empresa. Para efectuar un
estudio, se extrae una muestra de los trabajadores de la oficina central,
dejándose fuera del marco muestral, pero no de la población, a los de una
sucursal que se encuentra geográficamente distante.
7. ¿En qué consiste el muestreo probabilístico?
Forman parte de este tipo de muestreo todos aquellos métodos para los
que puede calcular la probabilidad de extracción de cualquiera de las
muestras posibles. Este conjunto de técnicas de muestreo es el más
aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por él. En este caso
se habla de muestras probabilísticas, pues no es en rigor correcto hablar
de muestras representativas dado que, al no conocer las características de
la población, no es posible tener certeza de que tal característica se haya
conseguido.
Sin reposición de los elementos: Cada elemento extraído se descarta
para la subsiguiente extracción. Por ejemplo, si se extrae una muestra de
una "población" de bombillas para estimar la vida media de las bombillas
que la integran, no será posible medir más que una vez la bombilla
seleccionada.
Con reposición de los elementos: Las observaciones se realizan con
reemplazamiento de los individuos, de forma que la población es idéntica
en todas las extracciones. En poblaciones muy grandes, la probabilidad de
repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse
sin reposición aunque, realmente, no lo sea.
Con reposición múltiple: En poblaciones muy grandes, la probabilidad de
repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse
sin reposición. Cada elemento extraído se descarta para la subsiguiente
extracción.
Ingeniería Química
Para realizar este tipo de muestreo, y en determinadas situaciones, es muy
útil la extracción de números aleatorios mediante ordenadores,
calculadoras o tablas construidas al efecto.
8. ¿Cómo se lleva a cabo el muestreo aleatorio simple?
Es un procedimiento de toma de muestra, en el que todas las muestras
posibles, de un tamaño fijo, tienen igual probabilidad de ser seleccionada.
Para obtener una muestra por este procedimiento, se enumeran todas las
unidades muéstrales, y se sortean unidades hasta completar el número
requerido.
9. ¿Qué es el diseño de muestra?
Una muestra es un subgrupo de la población que se selecciona para
participar en el estudio. Las características de la muestra se utilizan para
hacer inferencias sobre los parámetros de la población, por lo tanto, el
diseño de la muestra es el proceso por la cual se obtienen estas
características el cual incluyen cinco pasos que están estrechamente
interrelacionados y son relevantes para todos los aspectos del proyecto de
investigación.
1) Definir la población
2) Determinar el marco de la muestra
3) Seleccionar las técnicas de muestreo
4) Determinar el tamaño de la muestra
5) Ejecutar el proceso de muestreo
10. ¿Para qué sirve la desviación estándar y la varianza?
La desviación estándar es una medida del grado de dispersión de los
datos con respecto al valor promedio. Dicho de otra manera, la desviación
estándar es simplemente el "promedio" o variación esperada con respecto a
la media aritmética.
Por ejemplo, las tres muestras (0, 0, 14, 14), (0, 6, 8, 14) y (6, 6, 8, 8) cada
una tiene una media de 7. Sus desviaciones estándar muestrales son 8,08;
Ingeniería Química
5,77 y 1,15 respectivamente. La tercera muestra tiene una desviación
mucho menor que las otras dos porque sus valores están más cerca de 7.
La desviación estándar puede ser interpretada como una medida de
incertidumbre. La desviación estándar de un grupo repetido de medidas nos
da la precisión de éstas. Cuando se va a determinar si un grupo de medidas
está de acuerdo con el modelo teórico, la desviación estándar de esas
medidas es de vital importancia: si la media de las medidas está demasiado
alejada de la predicción (con la distancia medida en desviaciones estándar),
entonces consideramos que las medidas contradicen la teoría. Esto es
coherente, ya que las mediciones caen fuera del rango de valores en el cual
sería razonable esperar que ocurrieran si el modelo teórico fuera correcto.
La desviación estándar es uno de tres parámetros de ubicación central;
muestra la agrupación de los datos alrededor de un valor central (la media o
promedio).
La varianza representa la media aritmética de las desviaciones con
respecto a la media que son elevadas al cuadrado.
Si atendemos a la colección completa de datos (la población en su
totalidad) obtenemos la varianza poblacional; y si por el contrario
prestamos atención sólo a una muestra de la población, obtenemos en su
lugar la varianza muestral. Las expresiones de estas medidas son las que
aparecen a continuación.
La varianza es una medida de tendencia central. Esto quiere decir que te
ayuda a determinar qué tan alejados o cercanos están tus datos del centro;
es decir, del promedio o de la media. (10)
11. ¿Cuál es la importancia del error estándar?
Porque te dice que tanto se desvían los datos de la medida adecuada, si es
grande respecto a esta, sabes que los datos no están cerca de esta y
viceversa.
12. ¿Cuál es la cota para error de estimación con un 95% de intervalo de confianza?
Y* ± 2Syx…………………..95%
Ingeniería Química
Donde:
Y* = Valor obtenido.
Syx = error estándar de estimación.
13. ¿Qué es un intervalo de confianza?
Se llama intervalo de confianza a un par de números entre los cuales se
estima que estará cierto valor desconocido con una determinada
probabilidad de acierto. Formalmente, estos números determinan un
intervalo, que se calcula a partir de datos de una muestra, y el valor
desconocido es un parámetro poblacional. La probabilidad de éxito en la
estimación se representa con 1 - α y se denomina nivel de confianza. En
estas circunstancias, α es el llamado error aleatorio o nivel de significación,
esto es, una medida de las posibilidades de fallar en la estimación
mediante tal intervalo.
14. ¿Cuáles son las etapas para llevar a cabo el muestreo estratificado?
Un muestreo aleatorio estratificado es aquel en el que se divide la
población de N individuos, en k subpoblaciones o estratos, atendiendo a
criterios que puedan ser importantes en el estudio, de tamaños respectivos
N1,..., Nk,
Paso 1:
Hallar el peso relativo de cada estrato en la población para lo cual se
utilizará el método de asignación proporcional al tamaño del estrato, que
propone la fórmula:
Pi= ¿N
Donde:
Pi: peso del estrato i en la población. Por ejemplo, P2 es el peso del
estrato 2.
Ingeniería Química
Ni: tamaño del estrato i de la población.
N: tamaño de la población.
Debe cumplirse que la suma de los tamaños de todos los estratos,
sea precisamente el tamaño de la población.
Paso 2:
Hallar el tamaño de muestra para cada estrato, utilizando la fórmula:
ni = Pi . n
Donde:
ni: tamaño de la muestra que se selecciona del estrato i.
Pi: peso del estrato i en la población.
n : tamaño de la muestra.
Debe cumplirse que la suma de los tamaños de las muestras de los
estratos, sea igual al tamaño de la muestra que se pretende extraer de la
población.
Paso 3:
Aplicar a cada estrato el diseño muestral conveniente para seleccionar una
muestra del tamaño calculado en el paso anterior; en particular, se puede
utilizar Muestreo aleatorio simple.
Paso 4:
Conformar la muestra de la población con las muestras seleccionadas en
cada uno de los estratos.
15. ¿Que es el muestreo sistemático? Se ordenan previamente los individuos de la población, después se elige
uno al azar y a continuación, a intervalos constantes, se eligen todos los
demás hasta completar la muestra.
Ingeniería Química
16. ¿Cómo se determina el intervalo en el muestreo sistemático?
El intervalo se puede calcular de manera muy simple mediante el empleo
de la siguiente fórmula:
Intervalo = tamaño de la población ÷ tamaño de la muestra.
17. ¿Qué es muestreo conglomerado?
En este muestreo, las unidades muéstrales no son simples, sino que son
colectivos. Por ejemplo, las escuelas, los hospitales, etcétera. Cada uno de
estos colectivos reciben el nombre de conglomeraciones.
Pongamos como ejemplo una urna electoral, la elección de los
conglomerados puede hacerse por cualquiera de los procedimientos
anteriores, aunque es más utilizado el estratificado.
Una vez elegidos los conglomerados:
Si son pequeños, el estudio de realiza con todas las unidades que
lo componen.
Si son grandes, es imposible realizar el estudio con todos los
elementos. Hay que recurrir a la elección de una muestra de ese
conglomerado.
Se pretende que los conglomerados sean homogéneos entre sí; sin
embargo, que las unidades que las componen sean heterogéneas. Por
ejemplo, la Facultad de Ciencias Políticas y la Facultad de Derecho, como
conglomerados son homogéneos, en cambio, dentro de ellos, dentro del
conglomerado hay heterogeneidad porque hay alumnos, profesores,
secretarios, etcétera. La diversidad se encuentra dentro del conglomerado.
18. ¿Mencione dos métodos de muestreo probabilístico?
Muestreo aleatorio simple.- Los elementos de la muestra se eligen al
azar, directamente y en una sola etapa. En la práctica, equivale en sacar
al azar del censo de la población objeto del estudio, los elementos que
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van a formar parte de la muestra. Para esa selección al azar, se usan las
tablas de números aleatorios. El muestreo aleatorio simple se aplica
fundamentalmente en poblaciones pequeñas y plenamente
identificables.
Muestreo aleatorio sistemático.- Es una variante del anterior.
Sistematiza la elección de los componentes de la muestra. Se calcula el
coeficiente de elevación (número de veces que el tamaño de población
tiene al de muestra). Se elige al azar un número igual o menor a ese
coeficiente. El individuo al que corresponde ese número forma parte de
la muestra. Los restantes se obtienen sumando sucesivamente el
coeficiente de elevación al número obtenido.
19. ¿Qué ventaja presenta el muestreo probabilístico en relación con el muestreo no probabilístico?
El muestreo probabilístico, todos los elementos de la población
tienen la posibilidad de ser seleccionados, en cambio el no
probabilístico, determina elementos de la población son descartados
arbitraria e inevitablemente.
Los muestreos probabilístico se basan en principios estadísticos y
reglas aleatorias.
No están sujetas a la voluntad y arbitrariedad del investigador.
El muestreo probabilístico es más recomendable, puesto que representa
mejor a la población. En cambio el muestreo no probabilístico no está
sujeto ni a principios ni a reglas estadísticas y solo depende de la
voluntad y decisión del investigador, y como es obvio, esta se distorsiona
a menudo por diversos factores psicosociales, resultando por ellos
carente de objetividad.
20. ¿Cuál es la forma para calcular el tamaño de la muestra en el muestreo aleatorio simple?
Una muestra aleatoria simple es seleccionada de tal manera que cada
muestra posible del mismo tamaño tiene igual probabilidad de ser
seleccionada de la población. Para obtener una muestra aleatoria simple,
Ingeniería Química
cada elemento en la población tenga la misma probabilidad de ser
seleccionado, el plan de muestreo puede no conducir a una muestra
aleatoria simple. Por conveniencia, este método pude ser reemplazado por
una tabla de números aleatorios. Cuando una población es infinita, es obvio
que la tarea de numerar cada elemento de la población es infinita, es obvio
que la tarea de numerar cada elemento de la población es imposible.
La forma de calcular la muestra es la siguiente:
La población tiene que ser finita (para poderla enumerar)
Luego se elige la cantidad de muestras obtener
Luego se sortean, hasta llegar a la muestra que se quiere.
21. ¿Qué requisitos deben observarse para llevar a cabo un muestreo adecuado?
Para que los resultados del estudio de la muestra, como parte de la
objetiva y representativa de la población, sea generalizado a todo el ámbito
social al que corresponde el problema de investigación, debe poseer los
siguientes requisitos:
a) Poseer las mismas características de la población.
b) Seleccionarse con procedimientos y técnicas basadas en reglas
estadísticas y matemáticas.
c) Ser directamente proporcional al tamaño de la población
d) Que le error muestral determinado este dentro de los limites y
estándares permitidos.
22. ¿Cómo se modifica un cuestionario?
Se modifica de la siguiente forma:
Hacer una lista de aspectos (variables) que se consideran importantes
de incluir.
Determinar el propósito del cuestionario. Se refiere a un tema
significativo.
Ingeniería Química
Señalar el título del proyecto, del aspecto o tema a que se refiere, y una
breve indicación de su contenido. Las instrucciones deben ser claras y
completas.
Especificar algunos datos generales: Institución, fecha, nombre del
encuestador, etc.
Establecer la mejor secuencia de dichos aspectos o temas.
Los términos importantes deben estar definidos.
El cuestionario no ha de ser demasiado largo.
No es conveniente iniciar el cuestionario con preguntas difíciles o muy
directas.
Escribir un esquema de posibles preguntas pensando lo que se pretende
averiguar con cada una de ellas, procediendo posteriormente, si es
necesario, a su reubicación, modificación o eliminación. Cada pregunta
implica una sólo idea. Las preguntas deben ser objetivas, es decir, sin
sugerencias hacia lo que se desea como respuesta. Con relación a este
punto, es conveniente hacerse las siguientes interrogantes:
¿Es necesario o útil hacer esta pregunta?
¿Es demasiado general?
¿Es excesivamente detallada?
¿Debería la pregunta ser subdividida en otras preguntas más
pequeñas y ser más concreta, específica?
¿La pregunta se refiere preferentemente a un solo aspecto?
¿Se refiere a un tema sobre el cual las personas encuestadas
poseen la información necesaria?
¿Es posible contestarla sin cometer errores?
¿Son las palabras suficientemente simples como para ser
comprendidas por el encuestado?
¿Es la estructura de la frase fácil y breve?
¿Son las instrucciones claras y precisas?
¿Es necesario clarificarla con alguna ilustración?
¿Es posible que tal pregunta incomode al encuestado?
¿La pregunta induce la respuesta? ("Las preguntas no pueden
apoyarse en instituciones, ideas respaldadas socialmente ni en
evidencia comprobada").
Ingeniería Química
"La elección de tipo de preguntas que contenga el cuestionario depende
del grado en que se puedan anticipar las posibles respuestas, los
tiempos de que se disponga para codificar y si se quiere una respuesta
más precisa o profundizar en alguna cuestión".
23. ¿Qué diferencia existe entre la categorización de la información y la tabulación?
La categorización de la información consiste en la segmentación en
elementos singulares, o unidades, que resultan relevantes y significativas
desde el punto de vista de nuestro interés investigativo.
La tabulación es numérica o simbólica y por consiguiente manipulable
según reglas matemáticas, usualmente, estadísticas.
Si la categorización de la información es conceptual y textual, por
contraposición, la tabulación de la investigación cuantitativa se realiza
asignando unidades de numeración a los datos recogidos
24. ¿Cómo se lleva a cabo la tabulación manual?
Para la tabulación manual, primeramente se construye una página manual
de tabulación, se usan páginas en papel cuadriculado tamaño oficio; en la
parte superior se escribe el título de la encuesta y la fecha en que se
aplicó. Luego se dibuja un cuadro que contiene en la parte superior los
códigos que en forma convencional se han asignado a cada pregunta y a
cada categoría en particular. Se utiliza una cantidad de espacios de
acuerdo al número total de categorías del cuestionario.
En la parte izquierda, se hace una columna escribiendo en cada espacio,
los números correlativos de los cuestionarios partiendo de la parte superior
hacia la inferior de la página. En el margen inferior de la misma se señala la
casilla que será utilizada para la suma de frecuencias y totales. Al finalizar
este proceso, los datos obtenidos, se incorporan a los cuadros simples o de
variables cruzadas (los cuales ya se han elaborado en la fase de diseño).
25. ¿Describa que son las escalas de medición y en qué consiste cada una de ellas?
Ingeniería Química
Una escala es un patrón convencional de medición, y básicamente consiste
en un instrumento capaz de representar con gran fidelidad verbal, grafica o
simbólicamente el estado de una variable.
Las escalas de medición más frecuentes son las siguientes:
Escala Nominal.- No poseen propiedades cuantitativas y sirven
únicamente para identificar las clases. Los datos empleados con las
escalas nominales constan generalmente de la frecuencia de los valores o
de la tabulación de número de casos en cada clase, según la variable que
se está estudiando. El nivel nominal permite mencionar similitudes y
diferencias entre los casos particulares. Los datos evaluados en una escala
nominal se llaman también "observaciones cualitativas", debido a que
describen la calidad de una persona o cosa estudiada, u "observaciones
categóricas" porque los valores se agrupan en categorías. Por lo regular,
los datos nominales o cualitativos se describen en términos de porcentaje o
proporciones. Para exhibir este tipo de información se usan con mayor
frecuencia tablas de contingencia y gráficas de barras.
Escala Ordinal.- Las clases en las escalas ordinales no solo se diferencian
unas de otras (característica que define a las escalas nominales) sino que
mantiene una especie de relación entre sí. También permite asignar un
lugar específico a cada objeto de un mismo conjunto, de acuerdo con la
intensidad, fuerza, etc.; presentes en el momento de la medición. Una
característica importante de la escala ordinal es el hecho de que, aunque
hay orden entre las categorías, la diferencia entre dos categorías
adyacentes no es la misma en toda la extensión de la escala. Algunas
escalas consisten en calificaciones de múltiples factores que se agregan
después para llegar a un índice general.
Ingeniería Química
Debe mencionarse brevemente una clase espacial de escala ordinal
llamada "escala de posición", donde las observaciones se clasifican de
mayor a menor (o viceversa). Al igual que en las escalas nominales, se
emplean a menudo porcentajes y proporciones en escalas ordinales.
Escala de Intervalo.- Refleja distancias equivalentes entre los objetos y en
la propia escala. Es decir, el uso de ésta escala permite indicar
exactamente la separación entre 2 puntos, lo cual, de acuerdo al principio
de isomorfismos, se traduce en la certeza de que los objetos así medidos
están igualmente separados a la distancia o magnitud expresada en la
escala.
Escala de Razón.- Constituye el nivel óptimo de medición, posee un cero
verdadero como origen, también denominada escala de proporciones. La
existencia de un cero, natural y absoluto, significa la posibilidad de que el
objeto estudiado carezca de propiedad medida, además de permitir todas
las operaciones aritméticas y el uso de números representada cantidades
reales de la propiedad medida.
Ingeniería Química
Con esto notamos que esta escala no puede ser usada en los fenómenos
psicológicos, pues no se puede hablar de cero inteligencia o cero
aprendizaje, etc.
26. ¿Para que existe las escalas nominales?
No poseen propiedades cuantitativas y sirven únicamente para identificar
las clases. Los datos empleados con las escalas nominales constan
generalmente de la frecuencia de los valores o de la tabulación de número
de casos en cada clase, según la variable que se está estudiando. El nivel
nominal permite mencionar similitudes y diferencias entre los casos
particulares. Los datos evaluados en una escala nominal se llaman también
"observaciones cualitativas", debido a que describen la calidad de una
persona o cosa estudiada, u "observaciones categóricas" porque los
valores se agrupan en categorías. Por lo regular, los datos nominales o
cualitativos se describen en términos de porcentaje o proporciones. Para
exhibir este tipo de información se usan con mayor frecuencia tablas de
contingencia y gráficas de barras.
27. ¿Qué medidas de tendencia central se utilizan en las escalas de medición?
La Media: Es la medida de posición central más utilizada, la más conocida
y la más sencilla de calcular, debido principalmente a que sus ecuaciones
se prestan para el manejo algebraico, lo cual la hace de gran utilidad. Su
principal desventaja radica en su sensibilidad al cambio de uno de sus
valores o a los valores extremos demasiado grandes o pequeños. La media
se define como la suma de todos los valores observados, dividido por el
número total de observaciones.
Ingeniería Química
La Mediana nos indica el valor que separa los datos en dos fracciones
iguales con el cincuenta por ciento de los datos cada una. Para las
muestras que cuentan con un número impar de observaciones o datos, la
mediana dará como resultado una de las posiciones de la serie ordenada;
mientras que para las muestras con un número par de observaciones se
debe promediar los valores de las dos posiciones centrales.
La medida modal nos indica el valor que más veces se repite dentro de los
datos; es decir, si tenemos la serie ordenada (2, 2, 5 y 7), el valor que más
veces se repite es el número 2 quien sería la moda de los datos. Es posible
que en algunas ocasiones se presente dos valores con la mayor
frecuencia, lo cual se denomina Bimodal o en otros casos más de dos
valores, lo que se conoce como multimodal.
28. ¿Para qué sirve las medidas de tendencia de control?
Supóngase que un determinado alumno obtiene 35 puntos en una prueba
de matemática. Este puntaje, por sí mismo tiene muy poco significado a
menos que podamos conocer el total de puntos que obtiene una persona
promedio al participar en esa prueba, saber
cuál es la calificación menor y mayor que se
obtiene, y cuán variadas son esas
calificaciones.
En otras palabras, para que una calificación
tenga significado hay que contar con
elementos de referencia generalmente relacionados con ciertos criterios
estadísticos.
Las medidas de tendencia central (media, mediana y moda) sirven
como puntos de referencia para interpretar las calificaciones que se
obtienen en una prueba.
Volviendo a nuestro ejemplo, digamos que la calificación promedio en la
prueba que hizo el alumno fue de 20 puntos. Con este dato podemos decir
que la calificación del alumno se ubica notablemente sobre el promedio.
Pero si la calificación promedio fue de 65 puntos, entonces la conclusión
Ingeniería Química
sería muy diferente, debido a que se ubicaría muy por debajo del promedio
de la clase.
El propósito de las medidas de tendencia central es:
Mostrar en qué lugar se ubica la persona promedio o típica del
grupo.
Sirve como un método para comparar o interpretar cualquier puntaje
en relación con el puntaje central típico.
Sirve como un método para comparar el puntaje obtenido por una
misma persona en dos diferentes ocasiones
Sirve como un método para comparar los resultados medios
obtenidos por dos o más grupos.
29. ¿Qué es una tabla de distribución de frecuencia?
Las tablas de distribución de frecuencias es una ordenación en forma de
tabla de los datos estadísticos, asignando a cada dato su frecuencia
correspondiente de manera que es más fácil analizarlos.
Se pueden elaborar tablas de distribución de frecuencias para datos no
agrupados y para datos agrupados. Estas últimas se utiliza cuando se
tienen muchos datos.
30. ¿Cuáles son las medidas de intervalo?
En este tipo de medida, los números asignados a los objetos tienen todas
las características de las medidas ordinales, y además las diferencias entre
medidas representan intervalos equivalentes. Esto es, las diferencias entre
una par arbitrario de medidas puede compararse de manera significativa.
Estas variables nombran, ordenan y presentan igualdad de magnitud. Por
lo tanto, operaciones tales como la adición, la sustracción tienen
significado. En estas variables el punto cero de la escala es arbitrario y se
pueden usar valores negativos, no significa ausencia de valor y existe una
unidad de igualdad entre los valores. Las diferencias se pueden expresar
como razones. Las medidas de tendencia central pueden representarse
mediante la moda, la mediana al promedio aritmético. El promedio
proporciona más información.
Ingeniería Química
Las variables medidas al nivel de intervalo se llaman variables de intervalo
o variables de escala.
Ejemplos de este tipo de variables son la fecha, la temperatura, las
puntuaciones de una prueba, la escala de actitudes, conjuntos de años,
entre otros.
31. Explique que son las formulas utilizadas en la escala de medición de intervalo y aplicación de cada una de estas.
La estructura de la escala de medición de intervalo es tal que la diferencia entre las
observación es isomórfica a la estructura aritmética. Las siguientes formulas son
aplicables en la escala de medición de intervalo.
Singularidad: Si a y b son números reales, entonces a + b, y a×b representa uno y
solo un numero.
Simetría: Si a = b, entonces b = a.
Conmutación: Si a y b son números reales, entonces a + b = b + a, y a×b = b×a
Sustitución: Si a = b, y a + c = d, entonces b + c = d y si a = b y a× c = d, entonces b×
c = d.
Asociación: Si a, b y c son números reales, entonces (a + b) + c = a + (b + c), y (a×b)
c = a (b×c).
Cuando se supone que se está utilizando una escala de este tipo se puede usar la
media aritmética como medida de tendencia central. También se usa la desviación
estándar como medida de dispersión. Los procedimientos estadísticos pueden ser:
correlación, análisis de varianza y prueba paramétricas tales como t o f. En pocas
palabras, todas las estadísticas comunes son aplicables a los datos de intervalos.
32. ¿Qué es análisis descriptivo?
El primer paso en el análisis de datos, una vez introducidos los mismos, es
realizar un análisis descriptivo de la muestra. Este análisis nos permitirá
controlar la presencia de posibles errores en la fase de introducción de los
Ingeniería Química
datos, es decir, detectaremos con él valores fuera de rango (p. ej. un peso
de 498 Kg es claramente un dato extraño), o la presencia de valores
perdidos. Este análisis inicial también nos proporcionará una idea de la
forma que tienen los datos: su posible distribución de probabilidad con sus
parámetros de centralización; media, mediana y moda; así como sus
parámetros de dispersión; varianza, desviación típica, etc.
¡El que estudia triunfa!