Un histograma es un diagrama de barras para variable continua.
Un diagrama de sectores es una representación gráfica en la cual el área de cada sector circular es proporcional a la frecuencia correspondiente a un valor de la variable.
El coeficiente de variación es una medida de dispersión adimensional.
La media aritmética se ve afectada por los valores extremos de la distribución.
La mediana coincide con el percentil 50.
El percentil 25 es mayor que la mediana.
La suma de las desviaciones con respecto a la media es nula.
En un estudio comparativo de dos grupos experimentales las desviaciones típicas pueden no ser comparables.
La suma de frecuencias absolutas coinciden con el tamaño muestral.
La suma de las frecuencias relativas coincide con la unidad.
La opinión a favor del aborto, codificada como 1= a favor, 2=indiferente, 3= en contra, es una variable continua.
En un estudio se codifica el género como "cero" y "uno". Esta es una variable cualitativa nominal.
El número de hijos de una familia es una variable cuantitativa.
El número de matrícula de un estudiante es una variable cuantitativa.
Las frecuencias relativas nos dicen la proporción de observaciones correspondientes a cada valor o modalidad de la variable.
Las frecuencias son valores de la variable.
Sólo se consideran las frecuencias absolutas cuando son positivas. Si son nulas no.
Todas las frecuencias relativas son positivas y menores o iguales que uno.
La suma de las frecuencias absolutas vale uno.
Un tanto por ciento es una frecuencia relativa (hi) multiplicada por 100.
Un dato con frecuencia nula es un outlier o punto atípico.
Para representar gráficamente el número de nacimientos en las distintas provincias de Castilla y León en los últimos 5 años, podríamos utilizar un diagrama de sectores.
El diagrama de barras es un gráfico utilizado en el estudio de variable cualitativa.
En los histogramas el rectángulo más alto corresponde siempre al intervalo con mayor frecuencia absoluta.
La media siempre toma valores positivos.
En el cálculo de la media siempre intervienen todos los valores de la variable.
La media no es sensible a los valores extremos.
La media es una medida de tendencia central adimensional.
Si los datos de un estudio se corresponden con una variable cualitativa ordinal, podemos calcular la media aritmética.
La mediana es siempre única.
La mediana coincide con el quinto percentil.
El percentil 30 es mayor que la mediana.
La moda siempre es única.
La varianza es una medida de dispersión adimensional.
La desviación típica es una medida de dispersión con las mismas unidades que la variable.
La desviación típica es la medida de dispersión más adecuada para comparar la variabilidad de dos variables medidas en distintas unidades.
Sí las frecuencias absolutas acumuladas Fi se multiplican por 100, proporciona el % del valor de la variable.
La media aritmética es siempre un valor observado de la variable en la muestra que ha sido calculada.
La media aritmética es el número que se obtiene al dividir la suma de los valores de la variable por el tamaño de la muestra.
La media aritmética nos proporciona el valor exacto del promedio en la población.
La mediana es el valor de la variable que deja a ambos lados el mismo número de observaciones.
La moda, al igual que la media, se ve afectada por valores extremos.
La media representa el centro de las observaciones de la muestra.
La moda es el valor de la variable donde se concentran el mayor número de observaciones.
Los percentiles son valores de la variable.
Los percentiles coinciden con la media, cuando la frecuencia acumulada es >30.
Los percentiles nos hablan de la representatividad de la medida de tendencia central utilizada.
Los percentiles son medida de tendencia central para variable cuantitativa.
El recorrido intercuartílico es medida de dispersión.
Las medidas de dispersión nos hablan de la representatividad de la medida de tendencia central utilizada.
Las medidas de dispersión son medidas de representatividad de la variabilidad.
Las medidas de dispersión solo se pueden calcular con respecto a la media.
Las medidas de dispersión si son grandes implican que la medida de tendencia central es un buen representante de los datos.
La desviación típica tiene las mismas unidades que la variable elevadas al cuadrado.
La desviación típica no tiene unidades, es adimensional.
La desviación típica no se modifica por la suma de una constante a cada valor de la variable.
La desviación típica es el cuadrado de la varianza.
Para comparar la dispersión de dos variables medidas en distintas unidades, utilizaría el recorrido intercuartílico, porque es adimensional.
Para comparar la dispersión de dos variables medidas en distintas unidades, utilizaría la varianza o la desviación típica indistintamente.
Para comparar la dispersión de dos variables medidas en distintas unidades, utilizaría solo la desviación típica.
Para comparar la dispersión de dos variables medidas en distintas unidades, utilizaría el coeficiente de variación.
La mediana es el cuantil más adecuado para analizar la tendencia central de una distribución claramente asimétrica.
