Cap. 1Términos clave - Introducción a la estadística empresarial

Asignación aleatoria: el acto de organizar las unidades experimentales en grupos de tratamiento con métodos aleatorios

Ciego: no decirles a los participantes qué tratamiento está recibiendo un sujeto

Consentimiento informado: todo sujeto humano que participe en un estudio de investigación debe ser consciente de los riesgos o los costos asociados al estudio. El sujeto tiene derecho a conocer la naturaleza de los tratamientos incluidos en el estudio, sus posibles riesgos y sus posibles beneficios. El consentimiento debe ser dado libremente por un participante informado y apropiado.

Datos: un conjunto de observaciones (un conjunto de resultados posibles); la mayoría de los datos se pueden clasificar en dos grupos: cualitativos (un atributo cuyo valor se indica mediante un identificador) o cuantitativos (un atributo cuyo valor se indica mediante un número). Los datos cuantitativos se pueden dividir en dos subgrupos: discretos y continuos. Los datos son discretos si son el resultado de contar (como el número de estudiantes de un determinado grupo étnico en una clase o el número de libros en una estantería). Los datos son continuos si son el resultado de una medición (como la distancia recorrida o el peso del equipaje).

Doble ciego: cuando tanto los sujetos de un experimento como los investigadores que trabajan con ellos no saben cuál es el fármaco que se administra

Encuesta: estudio en el que los datos se recogen tal y como los comunican los individuos.

Error ajeno al muestreo: un problema que afecta la fiabilidad de los datos del muestreo, aparte de la variación natural; incluye una variedad de errores humanos, como un diseño deficiente del estudio, métodos de muestreo sesgados, información inexacta proporcionada por los participantes en el estudio, errores de introducción de datos y un análisis deficiente.

Error de muestreo: la variación natural que resulta de la selección de una muestra para representar una población mayor; esta variación disminuye a medida que aumenta el tamaño de la muestra, por lo que la selección de muestras más grandes reduce el error de muestreo.

Estadístico: una característica numérica de la muestra; un estadístico estima el parámetro poblacional correspondiente.

Estudio de observación: estudio en el que el investigador no manipula la variable independiente.

Frecuencia relativa: el cociente entre el número de veces que un valor de los datos ocurre en el conjunto de todos los resultados y el número de todos los resultados con el número total de resultados

Frecuencia relativa acumulada: el término se aplica a un conjunto ordenado de observaciones de menor a mayor. La frecuencia relativa acumulada es la suma de las frecuencias relativas de todos los valores que son menores o iguales al valor dado.

Grupo de control: un grupo en un experimento aleatorio que recibe un tratamiento inactivo pero que se gestiona exactamente igual que los demás grupos

Junta de Revisión Institucional: un comité encargado de supervisar los programas de investigación con seres humanos

Modelos estadísticos: descripción de un fenómeno mediante distribuciones de probabilidad que describen el comportamiento esperado del fenómeno y la variabilidad de las observaciones esperadas.

Modelos matemáticos: una descripción de un fenómeno utilizando conceptos matemáticos, como ecuaciones, desigualdades, distribuciones, etc.

Muestra representativa: un subconjunto de la población que tiene las mismas características que la población

Muestreo aleatorio: un método de selección de una muestra que da a cada miembro de la población la misma oportunidad de que lo seleccionen.

Muestreo aleatorio simple: un método sencillo para seleccionar una muestra aleatoria; dar a cada miembro de la población un número. Usa un generador de números aleatorios para seleccionar un conjunto de identificadores. Estos identificadores seleccionados al azar precisan los miembros de su muestra.

Muestreo con reemplazo: una vez que se selecciona un miembro de la población para incluirlo en una muestra, ese miembro se devuelve a la población para la selección de la siguiente persona.

Muestreo de conveniencia: un método no aleatorio de selección de una muestra; este método selecciona personas que son fácilmente accesibles y puede generar datos sesgados.

Muestreo estratificado: método de selección de una muestra aleatoria utilizado para garantizar que los subgrupos de la población estén representados adecuadamente; divide la población en grupos (estratos). Usa el muestreo aleatorio simple para identificar un número proporcional de personas de cada estrato.

Muestreo por conglomerados: un método para seleccionar una muestra aleatoria y dividir la población en grupos (conglomerados); usa el muestreo aleatorio simple para seleccionar un conjunto de conglomerados. Todas las personas de los grupos elegidos se incluyen en la muestra.

Muestreo sin reemplazo: a un miembro de la población lo pueden elegir para incluirlo en una muestra solo una vez. Si se elige, el miembro no se devuelve a la población antes de la siguiente selección.

Muestreo sistemático: un método para seleccionar una muestra aleatoria; enumera los miembros de la población. Usa el muestreo aleatorio simple para seleccionar un punto de partida en la población. Supongamos que k = (número de personas de la población)/(número de personas necesarios en la muestra). Elija cada “k-ésima” persona de la lista empezando por la que se seleccionó al azar. Si es necesario, vuelva al principio de la lista de población para completar su muestra.

Parámetro: un número que se utiliza para representar una característica de la población y que generalmente no se puede determinar fácilmente

Placebo: un tratamiento inactivo que no tiene ningún efecto real sobre la variable explicativa

Población: todos las personas, objetos o medidas cuyas propiedades se estudian

Probabilidad: un número entre cero y uno, ambos inclusive, que da la probabilidad de que ocurra un evento específico

Promedio: también llamada media o media aritmética; número que describe la tendencia central de los datos

Proporción: el número de aciertos dividido entre el número total de la muestra

Sesgo de muestreo: no todos los miembros de la población tienen la misma probabilidad de que los seleccionen.

Tratamientos: diferentes valores o componentes de la variable explicativa aplicada en un experimento

Variable: una característica de interés para cada persona u objeto de una población

Variable aleatoria continua: una variable aleatoria (random variable, RV) cuyos resultados se miden; la altura de los árboles en el bosque es una RV continua.

Variable aleatoria discreta: una variable aleatoria (RV) cuyos resultados se cuentan

Variable categórica: variables que toman valores que son nombres o identificadores

Variable de respuesta: la variable dependiente en un experimento; el valor que se mide para el cambio al final de un experimento

Variable explicativa: la variable independiente en un experimento; el valor controlado por los investigadores

Variable oculta: una variable que tiene un efecto en un estudio, aunque no sea ni una variable explicativa ni una variable de respuesta