
Cuestionario sobre Análisis de Datos
Authored by VICTOR VELIZ
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118 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 1 pt
¿Qué componente incluye el informe de YData Profiling?
Comparación entre modelos predictivos
Detección de valores atípicos y análisis de correlaciones
Transformación de variables categóricas en numéricas
Cálculo de tamaños muestrales en estudios longitudinales
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 1 pt
¿Qué función cumple el análisis descriptivo en el contexto del AED?
Automatizar la predicción de valores futuros
Proporciona una visión general numérica y visual de las variables del conjunto de datos
Diseñar modelos de regresión múltiple
Clasificar datos en categorías binarias
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 1 pt
¿Cuál es una ventaja del análisis exploratorio automatizado?
Reemplaza la validación estadística de modelos
Reduce la necesidad de interpretar resultados manualmente
Permite generar resúmenes estadísticos y visuales rápidamente para grandes volúmenes de datos
Elimina la necesidad de conocer la naturaleza de los datos
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 1 pt
¿Cuál es una limitación importante de la correlación de Pearson?
Solo puede aplicarse a variables categóricas
Es sensible a valores atípicos, lo que puede distorsionar su interpretación
No se puede calcular con software estadístico
No considera la dirección de la relación
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 1 pt
¿Qué técnica de muestreo no probabilístico selecciona encuestados de manera casual, por ejemplo, en un centro comercial?
Muestreo por cuotas
Muestreo intencional
Muestreo por conveniencia
Muestreo estratificado aleatorio
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 1 pt
¿Qué tipo de error puede aumentar cuando se realiza un censo en lugar de una muestra?
Errores muestrales aleatorios
Errores que no son de muestreo
Errores de selección proporcional
Errores sistemáticos por segmentación
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 1 pt
¿Qué sucede si la definición de la población meta es ambigua?
La investigación puede resultar ineficaz o engañosa
Se optimiza el tiempo de recolección de datos
Mejora la generalización de los resultados
Permite aplicar cualquier tipo de muestreo
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