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Quiz de Introducción a la Estadística

Total questions: 70

Worksheet time: 28mins

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1.

¿Qué es la estadística?

a)

Un método de muestreo

b)

Una variable

c)

Una rama de la matemática

d)

Un tipo de dato

2.

¿Cuál de las siguientes es una rama de la estadística?

a)

Estadística descriptiva

b)

Estadística nominal

c)

Estadística continua

d)

Estadística ordinal

3.

¿Qué tipo de dato es la edad?

a)

Cualitativo ordinal

b)

Cuantitativo discreto

c)

Cuantitativo continuo

d)

Cualitativo nominal

4.

¿Qué tipo de dato es el número de hijos?

a)

Cuantitativo continuo

b)

Cualitativo ordinal

c)

Cuantitativo discreto

d)

Cualitativo nominal

5.

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de dato cualitativo nominal?

a)

Nivel socioeconómico

b)

Número de hijos

c)

Carrera

d)

Edad

6.

¿Qué tipo de dato es el nivel socioeconómico?

a)

Cualitativo nominal

b)

Cualitativo ordinal

c)

Cuantitativo discreto

d)

Cuantitativo continuo

7.

¿Qué se entiende por población en estadística?

a)

Un tipo de variable

b)

Una muestra de datos

c)

Un conjunto de individuos

d)

Un grupo de datos

8.

¿Cuál es un método de muestreo probabilístico?

a)

Muestreo por cuotas

b)

Muestreo por conveniencia

c)

Muestreo intencional

d)

Muestreo aleatorio

9.

¿Qué es una muestra pequeña?

a)

Menos de 30 elementos

b)

Más de 30 elementos

c)

Un grupo de datos aleatorios

d)

Un conjunto de datos cualitativos

10.

¿Qué caracteriza a las muestras grandes?

a)

No tienen variabilidad

b)

Son siempre cualitativas

c)

Tienen más de 30 elementos

d)

Son más fáciles de analizar

11.

¿Qué es la probabilidad?

a)

Un tipo de dato

b)

La posibilidad de que ocurra un evento

c)

Un método de muestreo

d)

La certeza de un evento

12.

¿Cuál es el espacio muestral al lanzar un dado?

a)

{1,2,3,4,5}

b)

{1,2,3,4,5,6,7}

c)

{1,2,3,4,5,6}

d)

{0,1,2,3,4,5,6}

13.

¿Cuál es la probabilidad de obtener un número par al lanzar un dado?

a)

2/3

b)

1/2

c)

1/3

d)

1/6

14.

¿Qué son las combinaciones en probabilidad?

a)

Un método de recolección de datos

b)

Selección de elementos sin importar el orden

c)

Selección de elementos considerando el orden

d)

Un tipo de muestreo

15.

¿Qué es la probabilidad condicional?

a)

La probabilidad de un evento en un solo lanzamiento

b)

La probabilidad de un evento en un espacio muestral

c)

La probabilidad de que dos eventos ocurran simultáneamente

d)

La probabilidad de un evento dado que otro ha ocurrido

16.

¿Qué se entiende por recolección de datos?

a)

El análisis de datos

b)

La obtención de datos

c)

La organización de datos

d)

La presentación de datos

17.

¿Cuál es una ventaja de las muestras grandes?

a)

Menor costo

b)

Mayor precisión

c)

Menor tiempo de análisis

d)

Menor variabilidad

18.

¿Qué es un método de muestreo no probabilístico?

a)

Muestreo estratificado

b)

Muestreo por conveniencia

c)

Muestreo sistemático

d)

Muestreo aleatorio

19.

¿Qué se busca al organizar datos?

a)

Reducir el tamaño de la muestra

b)

Facilitar el análisis

c)

Eliminar datos irrelevantes

d)

Aumentar la variabilidad

20.

¿Qué es un dato cuantitativo continuo?

a)

Un dato que se clasifica en categorías

b)

Un dato que puede tomar cualquier valor en un rango

c)

Un dato que no puede ser medido

d)

Un dato que solo puede ser entero

21.

¿Qué es un dato cualitativo ordinal?

a)

Un dato que no tiene orden

b)

Un dato que tiene un orden jerárquico

c)

Un dato que mide magnitudes

d)

Un dato que se puede contar

22.

¿Cuál es un ejemplo de un dato cuantitativo discreto?

a)

El número de hijos

b)

La altura de una persona

c)

El peso de un objeto

d)

La temperatura

23.

¿Qué se entiende por análisis de muestras?

a)

La comparación de dos muestras

b)

El estudio de un solo dato

c)

La recolección de datos

d)

El examen de un conjunto de datos

24.

¿Qué es el Teorema de Bayes?

a)

Una ley de probabilidad

b)

Una técnica de recolección de datos

c)

Un tipo de variable

d)

Un método de muestreo

25.

¿Qué se busca al calcular probabilidades?

a)

Determinar la certeza de un evento

b)

Establecer un espacio muestral

c)

Identificar muestras grandes

d)

Analizar datos cualitativos

26.

¿Qué es un dato cualitativo?

a)

Un dato que se puede contar

b)

Un dato que tiene un valor numérico

c)

Un dato que se puede medir

d)

Un dato que se clasifica en categorías

27.

¿Qué es un ejemplo de un dato cuantitativo continuo?

a)

Edad

b)

Nivel socioeconómico

c)

Carrera

d)

Número de hijos

28.

¿Qué se entiende por espacio muestral?

a)

El conjunto de todos los resultados posibles

b)

Una variable estadística

c)

Un tipo de dato

d)

Un método de muestreo

29.

¿Cuál es la importancia del tamaño muestral?

a)

Mejora la precisión de los resultados

b)

Elimina la necesidad de análisis

c)

Reduce el costo

d)

Aumenta la variabilidad

30.
Las medidas de tendencia central nos indican, en forma clara y concisa:
a)
La ubicación o posición del valor central o el punto de gravedad de la serie estadística.
b)
La ubicación o posición del valor máximo de la serie estadística.
c)
La ubicación o posición del valor mínimo de la serie estadística.
d)
La ubicación o posición del valor central o el punto de gravedad de la media.
31.
La moda (Mo) es:
a)
El valor o característica más frecuente de la serie estadística.
b)
El valor o característica menos frecuente de la serie estadística.
c)
El valor o característica promedio de la serie estadística.
d)
El valor o característica más importante de la serie estadística.
32.
En una curva de distribución de frecuencia para datos agrupados, la moda corresponde:
a)
Al punto más alto de la distribución.
b)
Al punto más bajo de la distribución.
c)
Al punto medio de la distribución.
d)
Al punto más singular de la distribución.
33.
La moda tiene:
a)
Escasa o ninguna utilidad desde el punto de vista matemático o de prueba de hipótesis sobre la distribución que caracteriza a los datos.
b)
Mucha utilidad desde el punto de vista matemático o de prueba de hipótesis sobre la distribución que caracteriza a los datos.
c)
Escasa o ninguna utilidad desde el punto de vista contable.
d)
Mucha utilidad desde el punto de vista estadístico.
34.
Entre las ventajas de la moda podemos mencionar:
a)
Es fácil de calcular.
b)
Es la única medida de posición central apropiada para describir atributos (series cualitativas).
c)
Es fácil de graficar.
d)
Es la única medida de posición central apropiada para describir cantidades (series cuantitativas).
35.
La mediana (Md) es el valor que divide la serie estadística ordenada en:
a)
Dos partes iguales.
b)
Tres partes iguales.
c)
Cuatro partes iguales.
d)
Diez partes iguales.
36.
Una distribución:
a)
Puede presentar más de una moda.
b)
Puede no tener ninguna moda.
c)
Nunca puede presentar más de una moda.
d)
Siempre tiene una moda.
37.
La observación mediana se obtiene utilizando la siguiente expresión:
a)
Om = (n + 1) / 2
b)
Om = (n - 1) / 2
c)
Om = (n + 1) x 2
d)
Om = n + 1 / 2
38.
La mediana para una serie de datos ordenados de forma ascendente o descendente es:
a)
El dato central si el número de datos es impar.
b)
La media aritmética de los datos centrales si el número de datos es par.
c)
El dato central si el número de datos es par.
d)
La media aritmética de los datos centrales si el número de datos es impar.
39.
Una de las principales tareas de la estadística radica en:
a)
La descripción de información numérica a través un conjunto de medidas que cuantifican diversos aspectos de la distribución de los valores de una variable en un conjunto de datos.
b)
La descripción de información teórica a través un conjunto de medidas que cuantifican diversos aspectos de la distribución de los valores de una variable en un conjunto de datos.
c)
La descripción de información numérica a través un conjunto de medidas que califican diversos aspectos de la distribución de los valores de una variable en un conjunto de datos.
d)
La descripción de información en forma simplificada.
40.
Una de las principales tareas de la estadística radica en la descripción de información. La descripción básica involucra tres aspectos:
a)
Suele ser de interés la identificación de un valor en torno al cual un conjunto de datos está centrado.
b)
La caracterización de la variabilidad de los valores observados.
c)
La presentación de la información a través de gráficas.
d)
La presentación de la información a través de ensayos.
41.
Las medidas de tendencia central más utilizadas son:
a)
Media.
b)
Moda.
c)
Mediana.
d)
Varianza.
42.
Las medidas de dispersión son utilizadas para:
a)
Cuantificar la variabilidad de un conjunto de datos.
b)
Calificar la variabilidad de un conjunto de datos.
c)
Cuantificar la homogeneidad de un conjunto de datos.
d)
Cuantificar la uniformidad de un conjunto de datos.
43.
La forma más simple de describir la variación de un conjunto de datos es con:
a)
El rango.
b)
La varianza.
c)
La moda.
d)
La mediana.
44.
Las medidas de dispersión más utilizadas son:
a)
La varianza.
b)
La desviación estándar.
c)
El rango.
d)
La moda.
45.
El coeficiente de sesgo (cs) se utiliza para cuantificar:
a)
La simetría de una distribución de datos.
b)
La mediana.
c)
La moda.
d)
El rango.
46.
La medida que define qué tan pronunciada es la punta (o pico) en una distribución es:
a)
El coeficiente de curtosis.
b)
El coeficiente de sesgo (cs).
c)
El rango.
d)
La moda.
47.
La suma de todos los valores medidos de una variable, dividida entre el número total de observaciones da como resultado:
a)
La media.
b)
La moda.
c)
La mediana.
d)
El rango.
48.
La expresión matemática para el cálculo de la mediana depende de:
a)
El número total de observaciones.
b)
El promedio de observaciones.
c)
La dispersión de las observaciones.
d)
Los valores máximos y mínimos de las observaciones.
49.
En la distribución de una variable la mediana es equivalente con:
a)
El valor del segundo cuartil.
b)
El valor del primer cuartil.
c)
El valor del tercer cuartil.
d)
El valor del cuarto cuartil.
50.
¿Qué concepto define esta fórmula? Xmax - Xmin
a)
Rango.
b)
Moda.
c)
Desviación estándar.
d)
Varianza.
51.
La varianza es una medida de dispersión que se expresa en las unidades de la variable al cuadrado, hecho que:
a)
Imposibilita su visualización en una gráfica como el histograma.
b)
Facilita su visualización en una gráfica como el histograma.
c)
Subestima la población.
d)
Imposibilita su visualización estadística.
52.
La siguiente es la fórmula de: S = √S2
a)
Desviación estándar.
b)
Rango.
c)
Moda.
d)
Mediana.
53.
La media aritmética simple es posiblemente la medida de tendencia central:
a)
De uso más frecuente.
b)
De uso menos frecuente.
c)
De uso menos práctico.
d)
De uso más complicado.
54.
Las medidas de dispersión son aquellas:
a)
En que los datos de un conjunto numérico tienden a situarse alrededor de un valor medio.
b)
En que los datos de un conjunto numérico tienden a situarse alrededor de un valor máximo.
c)
En que los datos de un conjunto numérico tienden a situarse alrededor de un valor mínimo.
d)
En que los datos de un conjunto numérico tienden a situarse alrededor del 0.
55.
El rango es:
a)
La diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una serie numérica.
b)
La diferencia entre los dos el mayores los datos de una serie numérica.
c)
La diferencia entre los dos el menores los datos de una serie numérica.
d)
La diferencia entre el mayor y el promedio de los datos de una serie numérica.
56.
La desviación media es:
a)
El promedio de los valores absolutos de la diferencia entre cada dato y la media aritmética de los datos.
b)
El promedio de los valores absolutos de la suma de cada dato y la media aritmética de los datos.
c)
El promedio de los valores absolutos de la diferencia entre cada dato y la mediana aritmética de los datos.
d)
El promedio de los valores absolutos de la diferencia entre cada dato y la moda aritmética de los datos.
57.
La mediana con datos cualitativos no ordinales:
a)
No tiene sentido.
b)
Es sumamente útil.
c)
Es igual a la moda.
d)
Es similar a la media.
58.
El margen de variación:
a)
Corresponde a la diferencia entre valores máximos y mínimos en una distribución.
b)
Corresponde a la suma entre valores máximos y mínimos en una distribución.
c)
Corresponde al promedio entre valores máximos y mínimos en una distribución.
d)
Corresponde a la diferencia entre valores máximos y la media en una distribución.
59.
El error estándar de la media:
a)
No es una estimación de ninguna cantidad en la población por lo que no debe usarse como una representación de la variabilidad de la muestra.
b)
Es una estimación de la mínima cantidad en la población por lo que siempre debe usarse como una representación de la variabilidad de la muestra.
c)
No es una estimación de ninguna cantidad en la población por lo que siempre debe usarse como una representación de la variabilidad de la muestra.
d)
Es una estimación de la máxima cantidad en la población por lo que siempre debe usarse como una representación de la variabilidad de la muestra.
60.
La varianza y desviación típicas son:
a)
Las dos medidas de dispersión absoluta más importantes.
b)
Las dos medidas de dispersión absoluta menos importantes.
c)
Las dos medidas de posición central más importantes.
d)
Las dos medidas de posición central menos importantes.
61.
La varianza es siempre:
a)
Mayor o igual que cero.
b)
Menor o igual que cero.
c)
Mayor o igual que uno.
62.
Se define la desviación típica como:
a)
La raíz cuadrada positiva de la varianza.
b)
La raíz cuadrada positiva de la media.
c)
La raíz cuadrada positiva de la mediana.
d)
La raíz cuadrada positiva del rango.
63.
El teorema central del límite nos dice que si una muestra es lo bastante grande (generalmente cuando el tamaño muestral (n) supera los 30), sea cual sea la distribución de la media muestral:
a)
Seguirá aproximadamente una distribución normal.
b)
Seguirá una distribución anormal.
c)
No seguirá ninguna distribución conocida.
d)
Seguirá una distribución estándar.
64.
La importancia del teorema central del límite radica en que mediante un conjunto de teoremas, se desvela las razones por las cuales, en muchos campos de aplicación, se encuentran en todo momento:
a)
Distribuciones normales o casi normales.
b)
Distribuciones estándar.
c)
Distribuciones estadísticas.
d)
Distribuciones anormales.
65.
Las distribuciones de probabilidad se distinguen entre:
a)
Variables discretas y variables continuas.
b)
Variables concretas y variables continuas.
c)
Variables discretas y variables discontinuas.
d)
Variables concretas y variables discontinuas.
66.
La variable discreta más importante es la:
a)
Distribución binomial.
b)
Distribución nominal.
c)
Distribución normal.
d)
Distribución concreta.
67.
La variable continua más importante es la:
a)
Distribución normal.
b)
Distribución binomial.
c)
Distribución nominal.
d)
Distribución concreta.
68.
Antes de realizar pruebas estadísticas se debería comprobar que la variable de interés procede de una distribución normal (supuesto de normalidad), para poder aplicar posteriormente:
a)
Pruebas paramétricas.
b)
Pruebas no paramétricas.
c)
Pruebas aritméticas.
d)
Pruebas no aritméticas.
69.
La desviación típica es:
a)
La raíz cuadrada de la varianza.
b)
La raíz cuadrada de la media.
c)
La raíz cuadrada de la moda.
d)
La raíz cuadrada del rango.
70.
Cuartiles, deciles y percentiles representan:
a)
La división de la distribución por aquellos valores que la dividen en una determinada proporción.
b)
El promedio de la distribución por aquellos valores que la dividen en una determinada proporción.
c)
La división de la distribución por aquellos valores que la dividen en una determinada moda.
d)
La división de la distribución por aquellos valores que la dividen en una determinada mediana.

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