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WorksheetsBIOMETRIA
Total questions: 50
Worksheet time: 30mins
Media muestral
es el o los
valores que más se
repiten
es el valor que
ocupa el lugar
central de los datos
cuando están
ordenados
conjunto de datos
estadísticos que
representa el
promedio de datos
promedio
de los cuadrados de
las desviaciones
medias alrededor
de la media
raíz cuadrada de la
varianza
MODA
es el o los
valores que más se
repiten
es el valor que
ocupa el lugar
central de los datos
cuando están
ordenados
conjunto de datos
estadísticos que
representa el
promedio de datos
promedio
de los cuadrados de
las desviaciones
medias alrededor
de la media
raíz cuadrada de la
varianza
DESVIACION ESTANDAR
es el o los
valores que más se
repiten
es el valor que
ocupa el lugar
central de los datos
cuando están
ordenados
conjunto de datos
estadísticos que
representa el
promedio de datos
promedio
de los cuadrados de
las desviaciones
medias alrededor
de la media
raíz cuadrada de la
varianza
VARINZA
es el o los
valores que más se
repiten
es el valor que
ocupa el lugar
central de los datos
cuando están
ordenados
conjunto de datos
estadísticos que
representa el
promedio de datos
promedio
de los cuadrados de
las desviaciones
medias alrededor
de la media
raíz cuadrada de la
varianza
VARIABLE INDIEPENDIENTE
Es la que refleja los
resultados en el
estudio de
investigación
Factores que el
investigador controla
para probar los
efectos sobre la
variable dependiente
conjunto de datos
estadísticos que
representa el
promedio de datos
Contaminadora o
extraña
VARIABLE DEPENDIENTE
Es la que refleja los
resultados en el
estudio de
investigación
Factores que el
investigador controla
para probar los
efectos sobre la
variable dependiente
conjunto de datos
estadísticos que
representa el
promedio de datos
Contaminadora o
extraña
VARIABLE INTERVINIENTE
Es la que refleja los
resultados en el
estudio de
investigación
Factores que el
investigador controla
para probar los
efectos sobre la
variable dependiente
conjunto de datos
estadísticos que
representa el
promedio de datos
Contaminadora o
extraña
Mediana
es el o los
valores que más se
repiten
es el valor que
ocupa el lugar
central de los datos
cuando están
ordenados
conjunto de datos
estadísticos que
representa el
promedio de datos
promedio
de los cuadrados de
las desviaciones
medias alrededor
de la media
raíz cuadrada de la
varianza
R
asignación al azar o aleatorización
determinar el número o grupo de sujetos
presencia de un tratamiento, estímulo, o condición experimental,
los cuales pueden ser varias
medición a los sujetos de un grupo
Ausencia de un estímulo, indica que se trata de un grupo de control
O
asignación al azar o aleatorización
determinar el número o grupo de sujetos
presencia de un tratamiento, estímulo, o condición experimental,
los cuales pueden ser varias
medición a los sujetos de un grupo
Ausencia de un estímulo, indica que se trata de un grupo de control
X
asignación al azar o aleatorización
determinar el número o grupo de sujetos
presencia de un tratamiento, estímulo, o condición experimental,
los cuales pueden ser varias
medición a los sujetos de un grupo
Ausencia de un estímulo, indica que se trata de un grupo de control
-
asignación al azar o aleatorización
determinar el número o grupo de sujetos
presencia de un tratamiento, estímulo, o condición experimental,
los cuales pueden ser varias
medición a los sujetos de un grupo
Ausencia de un estímulo, indica que se trata de un grupo de control
G
asignación al azar o aleatorización
determinar el número o grupo de sujetos
presencia de un tratamiento, estímulo, o condición experimental,
los cuales pueden ser varias
medición a los sujetos de un grupo
Ausencia de un estímulo, indica que se trata de un grupo de control
HIPOTESIS ESTADISTICA
Es una afirmación o
un supuesto con
respecto a una
población o más
poblaciones
Se
utilizan cuando no es posible asignar los sujetos en forma aleatoria a los grupos
que recibirán los tratamientos experimentales
presencia de un tratamiento, estímulo, o condición experimental,
los cuales pueden ser varias
representa la
pregunta que se desea
responder o la teoría
que estará sujeta a
comprobación
HIPOTESIS ALTERNATIVA (H1)
Es una afirmación o
un supuesto con
respecto a una
población o más
poblaciones
Se
utilizan cuando no es posible asignar los sujetos en forma aleatoria a los grupos
que recibirán los tratamientos experimentales
Valor obtenido a partir
de la información
muestral, utilizado para
determinar el rechazo o
aprobación de la
hipótesis
representa la
pregunta que se desea
responder o la teoría
que estará sujeta a
comprobación
ESTADISTICO DE PRUEBA
Es una afirmación o
un supuesto con
respecto a una
población o más
poblaciones
Se
utilizan cuando no es posible asignar los sujetos en forma aleatoria a los grupos
que recibirán los tratamientos experimentales
Valor obtenido a partir
de la información
muestral, utilizado para
determinar el rechazo o
aprobación de la
hipótesis
representa la
pregunta que se desea
responder o la teoría
que estará sujeta a
comprobación
CUASIEXPERIMENTOS
Es una afirmación o
un supuesto con
respecto a una
población o más
poblaciones
Se
utilizan cuando no es posible asignar los sujetos en forma aleatoria a los grupos
que recibirán los tratamientos experimentales
Valor obtenido a partir
de la información
muestral, utilizado para
determinar el rechazo o
aprobación de la
hipótesis
representa la
pregunta que se desea
responder o la teoría
que estará sujeta a
comprobación
Se comete cuando
se rechaza una
hipótesis que es
correcta
(a)
Es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.
(a)
Región de
rechazo de la
hipótesis nula
(a)
difieren de los experimentos verdaderos en la equivalencia
inicial de los grupos
(a)
Los diferentes
valores que se
asignan cada factor
(a)
Una combinación
de niveles de todos
los factores
(a)
VALOR DE P
Es una probabilidad que aporta una medida de una evidencia suministrada por la
muestra con la Ho
Diferencia entre el valor real de la medida y el valor
experimental medido
Es una herramienta para evaluar las medias de uno o dos grupos mediante
prueba de hipótesis
concordancia entre los resultados obtenidos
de la misma forma
indica la cercanía al valor verdadero
EXACTITUD
Es una probabilidad que aporta una medida de una evidencia suministrada por la
muestra con la Ho
Diferencia entre el valor real de la medida y el valor
experimental medido
Es una herramienta para evaluar las medias de uno o dos grupos mediante
prueba de hipótesis
concordancia entre los resultados obtenidos
de la misma forma
indica la cercanía al valor verdadero
ERROR
Es una probabilidad que aporta una medida de una evidencia suministrada por la
muestra con la Ho
Diferencia entre el valor real de la medida y el valor
experimental medido
Es una herramienta para evaluar las medias de uno o dos grupos mediante
prueba de hipótesis
concordancia entre los resultados obtenidos
de la misma forma
indica la cercanía al valor verdadero
PRECISION
Es una probabilidad que aporta una medida de una evidencia suministrada por la
muestra con la Ho
Diferencia entre el valor real de la medida y el valor
experimental medido
Es una herramienta para evaluar las medias de uno o dos grupos mediante
prueba de hipótesis
concordancia entre los resultados obtenidos
de la misma forma
indica la cercanía al valor verdadero
T DE STUDENT
Es una probabilidad que aporta una medida de una evidencia suministrada por la
muestra con la Ho
Diferencia entre el valor real de la medida y el valor
experimental medido
Es una herramienta para evaluar las medias de uno o dos grupos mediante
prueba de hipótesis
concordancia entre los resultados obtenidos
de la misma forma
indica la cercanía al valor verdadero
ERROR ALEATORIO
Permite estimar el error: define los limites dentro de los cuales se
encuentra el valor real con un determinado nivel de probabilidad.
distribución de datos experimentales, los
datos experimentales se sitúan alrededor de un valor medio,
siguiendo la distribución da Gauss
Es
una distribución de probabilidad que estima la media de una
muestra pequeña extraída de una población que sigue una
distribución normal
representa el
número de unidades
estándares que están
separando las medias
VALOR T
Permite estimar el error: define los limites dentro de los cuales se
encuentra el valor real con un determinado nivel de probabilidad.
distribución de datos experimentales, los
datos experimentales se sitúan alrededor de un valor medio,
siguiendo la distribución da Gauss
Es
una distribución de probabilidad que estima la media de una
muestra pequeña extraída de una población que sigue una
distribución normal
representa el
número de unidades
estándares que están
separando las medias
INTERVALO DE CONFIANZA
Permite estimar el error: define los limites dentro de los cuales se
encuentra el valor real con un determinado nivel de probabilidad.
distribución de datos experimentales, los
datos experimentales se sitúan alrededor de un valor medio,
siguiendo la distribución da Gauss
Es
una distribución de probabilidad que estima la media de una
muestra pequeña extraída de una población que sigue una
distribución normal
representa el
número de unidades
estándares que están
separando las medias
T DE STUDENT
Permite estimar el error: define los limites dentro de los cuales se
encuentra el valor real con un determinado nivel de probabilidad.
distribución de datos experimentales, los
datos experimentales se sitúan alrededor de un valor medio,
siguiendo la distribución da Gauss
Es
una distribución de probabilidad que estima la media de una
muestra pequeña extraída de una población que sigue una
distribución normal
representa el
número de unidades
estándares que están
separando las medias
análisis de varianza
de un solo factor
(a)
La fracción con la que va a trabajar el diseño
(a)
¿Qué tipo de diseño es aquel en el que no existe una elección aleatoria de sujetos, contiene grupos intactos y a la vez son grupos que pueden contener invalidación en sus resultados?
(a)
Para aplicar el test de medidas independientes previamente debo aplicar la prueba
(a)
¿La exactitud se evalúa mediante?
dos muestras numéricas emparejadas no normales
diseño solo post-prueba y grupo de control
Normalidad, alatoriedad,varianzas constantes
Error absoluto, error relativo
El objetivo es establecer relaciones causa-efecto
La prueba de Wilcoxon se aplica cuando
dos muestras numéricas emparejadas no normales
diseño solo post-prueba y grupo de control
Normalidad, alatoriedad,varianzas constantes
Error absoluto, error relativo
El objetivo es establecer relaciones causa-efecto
En la tipología de diseños experimentales RGXO significa
dos muestras numéricas emparejadas no normales
diseño solo post-prueba y grupo de control
Normalidad, alatoriedad,varianzas constantes
Error absoluto, error relativo
El objetivo es establecer relaciones causa-efecto
Para validar la muestra en una experimentación, se lo realiza mediante
dos muestras numéricas emparejadas no normales
diseño solo post-prueba y grupo de control
Normalidad, alatoriedad,varianzas constantes
Error absoluto, error relativo
El objetivo es establecer relaciones causa-efecto
¿Qué es un diseño experimental?
dos muestras numéricas emparejadas no normales
diseño solo post-prueba y grupo de control
Normalidad, alatoriedad,varianzas constantes
Error absoluto, error relativo
El objetivo es establecer relaciones causa-efecto
en un diseño 32 , sería necesario realizar un modelo fraccionario
VERDADERO
FALSO
un análisis de varianza de un factor se aplica cuando hay más de dos variables independientes de carácter y una de dependiente numérica.
VERDADERO
FALSO
si tenemos un modelo de 28 , sería necesario realizar un modelo fraccionario.
VERDADERO
FALSO
el error sistemático afecta a la alta precisión en medida, a la dispersión de los datos respecto al valor medio.
VERDADERO
FALSO
un diseño factorial 1x2x4 tiene 8 grupos experimentales
VERDADERO
FALSO
EXPERIMENTOS PUROS
Estos diseños
experimentales se usan
cuando se quiere medir
efectos a largo plazo
El objetivo de este
diseño es analizar la
influencia que puede
tener la medición
previa sobre los
resultados
Es aquel en el cual se
manipula una o varias
variables independientes
para observar sus efectos en
una o varias variables
dependientes
Se manipula dos o mas
variables independientes
e incluyen dos o mas
niveles de presencia en
cada una de ellas
DISEÑOS FACTORIALES
Estos diseños
experimentales se usan
cuando se quiere medir
efectos a largo plazo
El objetivo de este
diseño es analizar la
influencia que puede
tener la medición
previa sobre los
resultados
Es aquel en el cual se
manipula una o varias
variables independientes
para observar sus efectos en
una o varias variables
dependientes
Se manipula dos o mas
variables independientes
e incluyen dos o mas
niveles de presencia en
cada una de ellas
DE SERIES CRONOLOGICAS
Estos diseños
experimentales se usan
cuando se quiere medir
efectos a largo plazo
El objetivo de este
diseño es analizar la
influencia que puede
tener la medición
previa sobre los
resultados
Es aquel en el cual se
manipula una o varias
variables independientes
para observar sus efectos en
una o varias variables
dependientes
Se manipula dos o mas
variables independientes
e incluyen dos o mas
niveles de presencia en
cada una de ellas
GRUPOS DE SALOMON
Estos diseños
experimentales se usan
cuando se quiere medir
efectos a largo plazo
El objetivo de este
diseño es analizar la
influencia que puede
tener la medición
previa sobre los
resultados
Es aquel en el cual se
manipula una o varias
variables independientes
para observar sus efectos en
una o varias variables
dependientes
Se manipula dos o mas
variables independientes
e incluyen dos o mas
niveles de presencia en
cada una de ellas
