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CUADERNILLO DE PRÁCTICA ESTADÍSTICA
Bloque 1: Tipos de Preguntas y Datos
1. Tipos de preguntas: Propón un ejemplo original para cada uno de los siguientes tipos de preguntas de investigación: ● Pregunta cerrada. ¿Tienes perro? Si/ No/Otro. ● Pregunta abierta. ¿Cómo se llama tu perro? ● Pregunta semiabierta. ¿Con qué material estudias? Libro/Tablet/Ordenador/Otro: ● Pregunta de una sola respuesta. ¿Estás casado? Si/No ● Pregunta de respuesta múltiple. ¿Qué frutas comes a lo largo del mes? Pero/Manzana/Uva/Naranja ● Pregunta batería.
Valora el nivel de satisfacción en cuanto a estos canales
Muy aburrido Aburrido Entretenido Muy divertido
Divinity
Mega
Neox
● Pregunta de escala. Valora del 1 al 5 tu nivel de satisfacción con esta encuesta. (siendo 1 muy mala, y 5 muy buena)
2. Origen de los datos: Indica si los siguientes ejemplos representan datos primarios o datos secundarios : a) Consulta las bases de datos de la Seguridad Social para ver el número de afiliados en tu ciudad. Datos secundarios b) Reparte un cuestionario a los vecinos de tu bloque para saber qué opinan sobre la nueva zona verde. Datos primarios.
Bloque 2: Niveles de Medida
3. Identificación de escalas: Determina el nivel de medida ( nominal, ordinal, intervalo o razón ) de las siguientes variables:
- Tu deporte favorito. Nominal
- Nivel de estrés (1 = nada estresado, 10 = muy estresado). Intervalar
- Puesto obtenido en un concurso de cocina (1º , 2º , 3º...). Intervalar
- Número de aplicaciones instaladas en tu móvil. Razón
- Año de inauguración de un edificio. Intervalar
- Ciudad de nacimiento. Nominal
- Presupuesto mensual para ocio (en euros). Razón
- Talla de calzado (38, 39, 40...). Intervalar
Bloque 3: Estadística Descriptiva y Tablas
4. Tabla Tipo 2 y Tendencia Central: Para los siguientes datos de "Número de mascotas en el hogar": 0, 1, 2, 0, 1, 1, 3, 0, 1, 2, 4, 1, 0, 1, 5. a) Elabora una tabla de datos tipo 2 con frecuencias absolutas, relativas y acumuladas. b) Calcula el mínimo, máximo, moda, media y mediana.
a)
Xi Fi Frecuencia relativa (%)
Frecuencia absoluta acumulada
Frecuencia relativa acumulada
0 4 26,70 4 26,
1 6 40 10 66,
2 2 13,33 12 80,
3 1 6,67 13 86,
4 1 6,67 14 93,
5 1 6,67 15 100
Total 15 100
b) Máximo: 5 Mínimo: Moda (Mo): 1 Mediana (Me)
Media
Mediana:
Media:
La media es 73,75, mientras que la mediana 75,5. La diferencia entre una y otra es porque nos encontramos con valores bastante distribuidos, ya que el mínimo es 55 y el máximo 95,5, siendo así un rango de 40,5.
Bloque 4: Dispersión y Análisis Bivariable 6) Coeficiente de Variación e Interpretación: Supongamos que en un estudio la media es 30 , la varianza es 64 y la desviación típica es 8. a) Calcula el Coeficiente de Variación (CV).
b) Utilizando la tabla de representatividad de las fuentes , comenta si la media es representativa o no. En este caso nos encontramos con un coeficiente de variación de 26,67%, que tiene un nivel de dispersión moderado, porque lo que la representa con respecto a la media es aceptable.
7) Relación entre variables: En un estudio sobre el uso de videojuegos (horas/semana) y el rendimiento académico (nota media): a) ¿Cuál considerarías que es la Variable Independiente (VI) y cuál la Dependiente (VD)? Justifica tu respuesta. En este caso entendemos que la variable independiente sería el uso de videojuegos y la variable dependiente el rendimiento académico, porque asumimos que las horas a la semana que una persona pueda dedicarle a los videojuegos influyen directamente en su rendimiento académico.
b) Si obtienes una correlación de Pearson de -0,75 con un nivel de significación de 0,01 , ¿cómo interpretamos esta relación en cuanto a su tipo, grado y significación? Sig=0,01 → 0,01<0,05, por lo tanto hay relación significativa. Correlación de Pearson de -0,75. R<0 y está cerca de -1, por lo tanto podemos decir que existe relación lineal negativa fuerte.
8) Interpretación de tabla de correlación: Imagina que realizas un estudio para ver la relación entre las "Horas de sueño" y el "Nivel de energía autopercibido" (escala 1-10) y obtenemos la siguiente tabla de resultados: Correlación de Pearson: 0, Significación (bilateral): 0, N: 45 a) Basándote en las fuentes , comenta si existe correlación, de qué tipo es (positiva/negativa), su grado (fuerte/débil) y si es significativa. El análisis se realizó sobre una muestra de 45 casos. Sig=0,002 → 0,002<0,05, por lo tanto hay relación significativa. Correlación de Pearson de 0,82. R>0 y está cerca de +1, por lo tanto podemos decir que existe relación lineal positiva fuerte.
9) Gráfico de dispersión y R²: En un análisis sobre el "Gasto en publicidad" y las "Ventas mensuales" , observamos un gráfico de dispersión con una nube de puntos que asciende de forma clara hacia la derecha 1. Los estadísticos muestran: Valor de R²: +0, Significación: 0, a) Interpreta este resultado explicando qué significa que la correlación sea fuerte o débil. Sig=0,01 → 0,01<0,05, por lo tanto hay relación significativa. Correlación de Pearson de 0,75. R>0 y está cerca de +1, por lo tanto podemos decir que existe relación lineal positiva fuerte.
Bloque 6: Chi-cuadrado (Asociación entre Variables Categóricas) 10) Asociación de variables nominales/ordinales: Quieres saber si existe relación entre el "Tipo de dieta" (Vegana, Omnívora, Vegetariana) y la "Calidad del sueño" (Baja, Media, Alta). Tras procesar los datos, obtienes esta tabla de Chi-cuadrado: Chi-cuadrado de Pearson (Valor): 25, gl (grados de libertad): 4 Sig. asintótica (bilateral): 0, a) Siguiendo la lógica de las fuentes , ¿puede afirmar que existe una asociación entre la dieta y el sueño? Sig=0,003 → 0,003<0,05, por lo tanto existe asociación estadística entre las variables del tipo de dieta y la calidad del sueño.
