Enfoques del Análisis Estadístico de Datos y Tipos de Variables

¿Cuál de las siguientes situaciones corresponde mejor a un análisis inferencial?

• Describir la edad promedio de todos los clientes registrados

• Estimar la satisfacción de todos los clientes a partir de una muestra

• Predecir las ventas del próximo mes usando datos históricos

• Elaborar un gráfico de barras con las ventas por categoría

Un análisis descriptivo permite estimar las ventas del próximo mes usando un modelo de regresión

• Verdadero

• Falso

¿Cuál de las siguientes es una variable ordinal?

• País de residencia (Colombia, México, Perú)

• Peso de una persona (60kg, 71kg, 65kg)

• Nivel de satisfacción (bajo, medio, alto)

• Número de hijos (3, 4, 1)

El histograma gráfico es más apropiado para representar la distribución de una variable continua

• Verdadero

• Falso

En una investigación se recopilan los siguientes datos de los participantes:

1. 1. Grupo sanguíneo (A, B, AB, O)

2. 2. Nivel de satisfacción (Muy insatisfecho, Insatisfecho, Satisfecho, Muy satisfecho)

3. 3. Número de visitas al médico en el último año

4. 4. Peso corporal en kilogramos

¿Cuál es la correspondencia correcta entre el tipo de dato y su clasificación de variable?

• (1) Discreta, (2) Ordinal, (3) Continua, (4) Nominal

• (1) Ordinal, (2) Nominal, (3) Continua, (4) Discreta

• (1) Nominal, (2) Ordinal, (3) Continua, (4) Discreta

• (1) Discreta, (2) Nominal, (3) Continua, (4) Ordinal

¿Qué medida de dispersión indica el rango donde se encuentra el 50% central de los datos?

• Rango

• Varianza

• Rango Intercuartílico (IQR)

• Coeficiente de Variación

Si el coeficiente de variación (CV) de la Variable A es 12% y el de la Variable B es 25%, ¿cuál tiene mayor dispersión relativa?

• Variable A

• Variable B

• Ambas son iguales

• No se puede saber con esos datos

La mediana es sensible a valores extremos (outliers) en los datos.

• Verdadero

• Falso

En un boxplot, si la línea central dentro de la caja está más cerca del cuartil inferior (Q1) que del cuartil superior (Q3), ¿qué podemos inferir?

• Los datos están simétricos

• Hay sesgo positivo (asimetría a la derecha)

• Hay sesgo negativo (asimetría a la izquierda)

• No se puede determinar con un boxplot

El método '.describe()' de los objetos DataFrame NO arroja medidas descriptivas como:

• Dispersión (var, std, CV)

• Colocación (Cuantiles, Percentiles, Deciles)

• Forma (Asimetría, Curtosis)

• Tendencia Central (media, mediana, moda)