Rretroalimentación de J3

Es un tipo de diagrama estadístico en el que se representa gráficamente un conjunto de datos de dos variables en dos ejes de coordenadas cartesianas.

• Diagrama de dispersión.

• Diagrama de depresión.

• Diagrama de flujo.

• Diagrama de Pareto.

Es un nombre que recibe el diagramas de dispersión.

• Gráfico de dispersión.

• Diagrama de correlación.

• Nube de puntos.

• Todas son correctas.

¿Para qué sirve un diagrama de dispersión?

• El diagrama de dispersión nos indica si dos variables están relacionados.

• El diagrama de dispersión nos indica si dos o más variables están relacionados.

• Nos ayuda a determinar siempre la causa y efecto entre dos variables.

• Para observar puntos.

Es una ventaja del diagrama de dispersión.

• El diagrama de dispersión permite analizar de manera visual la relación entre dos variables, lo que facilita extraer conclusiones.

• Este tipo de diagramas no son útiles para representar variables cualitativas.

• La interpretación de un diagrama de dispersión puede llevar a una conclusión errónea de causa-efecto entre dos variables.

• Los diagramas de dispersión no permiten analizar la relación entre más de dos variables.

Es una desventaja del diagrama de dispersión.

• El diagrama de dispersión permite analizar de manera visual la relación entre dos variables, lo que facilita extraer conclusiones.

• Este tipo de diagramas no son útiles para representar variables cualitativas.

• El diagrama de dispersión permite analizar de manera visual la relación entre dos variables, lo que facilita extraer conclusiones.

• Los gráficos de dispersión también pueden utilizarse en un estudio estadístico exhaustivo como una exploración previa de los datos.

En el análisis de correlación, cuando las dos variables crecen y decrecen a la vez, se dice que es un tipo de correlación:

• Positiva.

• Negativa.

En el análisis de correlación, cuando la variable crece y la otra decrece (y viceversa), se dice que es un tipo de correlación:

• Positiva.

• Negativa.

En el análisis de correlación, una correlación es perfecta positiva cuando:

• r = -1

• r = 1

• r = 0

• r = 0.1

En el análisis de correlación, decimos que no existe correlación cuando:

• r = -1

• r = 1

• r = 0

• r = 0.1

En el análisis de correlación, decimos que la correlación es muy fuerte y negativa cuando:

• r = -1

• r = 1

• r = 0