Este documento presenta los resultados de un análisis estadístico de variables como edad, estatura, número de hijos, uso de tecnología y servicios para un conjunto de datos de 21 casos. Incluye tablas de frecuencias, medidas estadísticas, tablas de contingencia y gráficos para cada variable.
El documento habla sobre la curva normal y su uso para describir distribuciones de datos poblacionales. Explica que muchas variables de las ciencias del comportamiento siguen esta distribución y que pruebas de inferencia como z, t de Student y F requieren de ella. También describe cómo calcular puntajes z para determinar la posición de un valor dentro de la distribución y su percentil asociado, así como el cálculo de áreas bajo la curva.
Este documento presenta varios ejercicios relacionados con estadística inferencial. Incluye ejercicios sobre medidas de tendencia central como la media, mediana y moda de diferentes conjuntos de datos. También incluye ejercicios sobre medidas de variación como rango, varianza y desviación estándar. Por último, presenta ejercicios sobre medidas de posición relativa y gráficas de caja. Los ejercicios involucran cálculos estadísticos básicos y respuestas a preguntas sobre los conjuntos de datos.
Este documento explica cómo calcular medidas de tendencia central y dispersión para datos agrupados. Primero se calcula la media aritmética sumando los productos de la frecuencia por la marca de clase y dividiendo entre el número total de datos. Luego, la desviación media se obtiene sumando los valores absolutos de la diferencia entre cada marca de clase y la media, y dividiendo por el número de datos. Finalmente, se presentan fórmulas para calcular la varianza y desviación estándar.
La prueba de signo (1) se basa en el signo algebraico de la diferencia entre dos observaciones relacionadas y no requiere suposiciones sobre la forma de la población, (2) utiliza la distribución binomial para muestras pequeñas y la aproximación normal para muestras grandes, y (3) requiere muestras dependientes o relacionadas.
Métodos no paramétricos análisis de datos ordenados por rangoAlejandro Ruiz
1) La prueba del signo se utiliza para determinar si dos muestras relacionadas provienen de la misma población mediante el análisis de las diferencias entre pares. 2) La prueba de suma de rangos de Wilcoxon es un método no paramétrico para comparar dos muestras relacionadas cuando la distribución subyacente no es normal. 3) La prueba de Kruskal-Wallis es el equivalente no paramétrico del ANOVA de una vía y se utiliza para comparar tres o más muestras independientes.
El documento describe el proceso estadístico para tabular y analizar datos recolectados. Incluye los pasos de identificar el problema, ordenar los datos, tabularlos en intervalos de clase con marcas de clase, y calcular frecuencias absolutas y relativas. Luego explica cómo construir una tabla de valores con columnas para la desviación, desviación al cuadrado, y gráfica de sectores para visualizar la distribución de datos.
Este documento describe el proceso estadístico, incluyendo la identificación del problema, ordenación y tabulación de datos. Explica cómo construir una tabla de valores con columnas para intervalo, marca de clase, frecuencia absoluta, frecuencia acumulada y otras medidas. La tabla se utiliza para realizar cálculos estadísticos como desviación, desviación al cuadrado y gráficas de sectores.
El documento habla sobre la curva normal y su uso para describir distribuciones de datos poblacionales. Explica que muchas variables de las ciencias del comportamiento siguen esta distribución y que pruebas de inferencia como z, t de Student y F requieren de ella. También describe cómo calcular puntajes z para determinar la posición de un valor dentro de la distribución y su percentil asociado, así como el cálculo de áreas bajo la curva.
Este documento presenta varios ejercicios relacionados con estadística inferencial. Incluye ejercicios sobre medidas de tendencia central como la media, mediana y moda de diferentes conjuntos de datos. También incluye ejercicios sobre medidas de variación como rango, varianza y desviación estándar. Por último, presenta ejercicios sobre medidas de posición relativa y gráficas de caja. Los ejercicios involucran cálculos estadísticos básicos y respuestas a preguntas sobre los conjuntos de datos.
Este documento explica cómo calcular medidas de tendencia central y dispersión para datos agrupados. Primero se calcula la media aritmética sumando los productos de la frecuencia por la marca de clase y dividiendo entre el número total de datos. Luego, la desviación media se obtiene sumando los valores absolutos de la diferencia entre cada marca de clase y la media, y dividiendo por el número de datos. Finalmente, se presentan fórmulas para calcular la varianza y desviación estándar.
La prueba de signo (1) se basa en el signo algebraico de la diferencia entre dos observaciones relacionadas y no requiere suposiciones sobre la forma de la población, (2) utiliza la distribución binomial para muestras pequeñas y la aproximación normal para muestras grandes, y (3) requiere muestras dependientes o relacionadas.
Métodos no paramétricos análisis de datos ordenados por rangoAlejandro Ruiz
1) La prueba del signo se utiliza para determinar si dos muestras relacionadas provienen de la misma población mediante el análisis de las diferencias entre pares. 2) La prueba de suma de rangos de Wilcoxon es un método no paramétrico para comparar dos muestras relacionadas cuando la distribución subyacente no es normal. 3) La prueba de Kruskal-Wallis es el equivalente no paramétrico del ANOVA de una vía y se utiliza para comparar tres o más muestras independientes.
El documento describe el proceso estadístico para tabular y analizar datos recolectados. Incluye los pasos de identificar el problema, ordenar los datos, tabularlos en intervalos de clase con marcas de clase, y calcular frecuencias absolutas y relativas. Luego explica cómo construir una tabla de valores con columnas para la desviación, desviación al cuadrado, y gráfica de sectores para visualizar la distribución de datos.
Este documento describe el proceso estadístico, incluyendo la identificación del problema, ordenación y tabulación de datos. Explica cómo construir una tabla de valores con columnas para intervalo, marca de clase, frecuencia absoluta, frecuencia acumulada y otras medidas. La tabla se utiliza para realizar cálculos estadísticos como desviación, desviación al cuadrado y gráficas de sectores.
Este documento describe el proceso estadístico para tabular y analizar datos recolectados. Incluye las siguientes etapas: 1) identificación del problema, 2) ordenación de datos, 3) tabulación de datos dividiéndolos en intervalos con fórmulas para determinar el ancho, y 4) análisis de los datos tabulados mediante cálculo de frecuencias, porcentajes y gráficas. Explica las columnas y cálculos requeridos para completar una tabla de valores que resume los datos.
Este documento presenta los pasos para tabular datos recolectados. Incluye cálculos para determinar los límites y amplitud de intervalos, y crear una tabla con 14 columnas que muestran la frecuencia, marca de clase, desviación y otros valores para organizar los datos de manera estructurada. El objetivo es ordenar y resumir la información para facilitar su análisis.
Este documento explica cómo calcular medidas de tendencia central y dispersión para datos agrupados. Primero se muestra cómo calcular la media aritmética multiplicando la frecuencia de cada intervalo por su marca de clase y dividiendo la suma entre el total de datos. Luego se describe el cálculo de la desviación media como el promedio de las desviaciones absolutas de las marcas de clase respecto a la media. Finalmente, se indica que la varianza, desviación estándar y coeficiente de variación también se pueden obtener a partir de las operaciones en la última columna
El documento describe la curva normal y su uso para analizar datos. Explica que la curva normal es una distribución teórica común en ciencias del comportamiento. Usa la curva para calcular percentiles y áreas bajo la curva, lo que permite determinar la cantidad de valores por encima o debajo de un puntaje dado. Proporciona ejemplos del cálculo de percentiles y porcentajes usando la curva normal.
Este documento explica cómo calcular intervalos reales para agrupar datos. Primero se calcula la mitad de la distancia entre los límites superiores e inferiores de los intervalos aparentes obtenidos anteriormente. Luego, esa mitad de distancia se resta de los límites inferiores y se suma a los límites superiores para obtener los intervalos reales, de modo que los límites superiores e inferiores de cada intervalo se unan sin brechas. Finalmente, se muestra una tabla con las columnas para los intervalos reales y las frecu
Este documento describe los conceptos de regresión y correlación lineal. Explica que la regresión y correlación permiten analizar la relación entre dos variables continuas mediante el uso de diagramas de dispersión, el coeficiente de correlación de Pearson y regresión lineal simple. También define la correlación directa e inversa y cómo el coeficiente de correlación cuantifica el grado de asociación lineal entre las variables.
Este documento contiene información sobre ejercicios de estadística inferencial de un capítulo sobre distribuciones normales. Incluye 4 ejercicios resueltos sobre temas como distribuciones normales estándar, aplicaciones de distribuciones normales, distribuciones muestrales y estimadores, y el teorema del límite central. El documento proporciona contexto estadístico y soluciones a los ejercicios planteados como parte de una tarea universitaria de estadística inferencial.
Este documento trata sobre estimación estadística. Explica que la estimación es usar medidas de una muestra para predecir valores de parámetros de la población. Discuten dos tipos de estimación: por punto, que calcula un único valor, y por intervalo, que calcula un rango de valores con un cierto nivel de confianza. Proporcionan fórmulas para estimar la media poblacional, la desviación estándar poblacional y la proporción poblacional. También incluyen ejemplos para ilustrar cómo aplicar estas fó
Este documento presenta información sobre correlación y regresión. Explica qué es la correlación y cómo se mide con el coeficiente de correlación de Pearson. También cubre conceptos clave de regresión como la ecuación de regresión, la pendiente y los residuos. Además, analiza datos reales para ilustrar el cálculo de correlaciones y ecuaciones de regresión lineal y predecir valores.
Este documento presenta el análisis de regresión lineal simple entre la estatura y la longitud de mano de una muestra de 60 niñas. La matriz de correlación muestra que la longitud de mano tiene la correlación más alta con la estatura. El modelo de regresión cumple con los supuestos de normalidad, independencia, linealidad y homocedasticidad. Por lo tanto, se concluye que la longitud de mano es la variable que mejor explica el comportamiento de la estatura en esta muestra.
Este documento presenta los resultados de varias pruebas estadísticas realizadas en un conjunto de datos de 10 encuestas. Incluye tablas de frecuencias, cruces tabulados y pruebas de chi-cuadrado para varias preguntas de la encuesta. La mayoría de los encuestados tienen una altura entre 1.60 y 1.70 metros.
El documento proporciona información sobre conceptos fundamentales de metrología como unidades, magnitudes, definiciones, incertidumbre de la medida, expresión de resultados, fuentes de error, tratamiento estadístico de datos, distribuciones de probabilidad y gráficos de control. Explica las unidades del SI, tipos de errores, cálculo de incertidumbre, presentación de resultados, distribución normal y su uso para contrastar hipótesis.
Apuntes de quimica analitica, majenos de datos estadisticos.
Intevalo de confianza, prueba f, prueba t. tipos de pruebas y definicones y cual debe utilixar según el caso. demostra si hay o no diferencia significativa entre pruebas, diferencia entre metodos de estudio
Este documento trata sobre la estimación estadística. Explica que la estimación es una aproximación de un parámetro poblacional a partir de los datos de una muestra. Define conceptos como estimador, intervalo de confianza e intervalo de estimación. Presenta fórmulas para calcular intervalos de confianza para la media y las proporciones con diferentes niveles de confianza. También incluye ejemplos para ilustrar cómo aplicar estos conceptos.
Este documento presenta los resultados de un análisis estadístico de frecuencias realizado sobre variables como género, edad e información sobre el acceso y uso de Internet de un grupo de 25 estudiantes. Se muestran tablas y gráficos de frecuencias y porcentajes para cada variable y combinaciones de las mismas.
Este documento trata sobre estimación estadística inferencial. Explica que la estimación es usar medidas de una muestra para predecir valores de parámetros de la población. Detalla dos métodos de estimación: por punto y por intervalo. También presenta fórmulas para estimar la media y proporción poblacional y provee un ejemplo numérico de cada una.
El documento describe diferentes métodos para analizar datos cuantitativos, incluyendo estadística descriptiva, análisis paramétricos, no paramétricos y multivariables. Explica cómo calcular distribuciones de frecuencias, medidas de tendencia central y variabilidad, gráficas, puntuaciones Z, coeficientes de correlación, pruebas t, análisis de varianza, pruebas no paramétricas y más. El objetivo es seleccionar los análisis apropiados dependiendo de las variables y hipótesis planteadas.
Este documento presenta diferentes métodos de estimación indirecta para mejorar la precisión de estimadores simples al aprovechar información auxiliar. Explica el estimador de razón, donde la variable auxiliar está correlacionada con la variable objetivo. También cubre el estimador de regresión y por diferencia. Luego aplica estos conceptos para estimar la edad promedio de árboles en un lote, utilizando el diámetro como variable auxiliar en un estimador de razón.
1. El documento trata sobre la estimación de parámetros estadísticos como medias y proporciones poblacionales a partir de datos de una muestra. 2. Explica los conceptos de estimación puntual e intervalal y cómo calcular los límites superiores e inferiores de un intervalo de confianza. 3. Incluye ejemplos sobre cómo estimar la media poblacional de gastos y el tiempo promedio de espera en una clínica veterinaria a partir de datos muestrales.
Este documento presenta conceptos estadísticos básicos como la media, varianza, desviación estándar, factoriales, combinaciones y probabilidades. Explica cómo calcular la media de un conjunto de datos y la media de datos agrupados. También define la varianza y desviación estándar y proporciona un ejemplo numérico de su cálculo. Además, explica los conceptos de factoriales, combinaciones y permutaciones y cómo calcularlas. Por último, introduce el concepto de probabilidad y cómo calcular la probabilidad de un evento.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística. Explica que la estadística se utiliza para recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos. Describe la estadística descriptiva, que resume datos, y la estadística inferencial, que realiza inferencias sobre poblaciones. También define conceptos como población, muestra, variable y tipos de variables, y explica cómo organizar y presentar datos en cuadros y gráficos.
Este documento describe métodos estadísticos no paramétricos que no requieren suposiciones sobre la forma de la distribución de población. Explica varias pruebas no paramétricas como la prueba de signos, la prueba U de Mann-Whitney y la prueba de Kruskal-Wallis, y discute sus ventajas sobre los métodos paramétricos como su simplicidad y aplicabilidad a una variedad de datos.
Este documento describe el proceso estadístico para tabular y analizar datos recolectados. Incluye las siguientes etapas: 1) identificación del problema, 2) ordenación de datos, 3) tabulación de datos dividiéndolos en intervalos con fórmulas para determinar el ancho, y 4) análisis de los datos tabulados mediante cálculo de frecuencias, porcentajes y gráficas. Explica las columnas y cálculos requeridos para completar una tabla de valores que resume los datos.
Este documento presenta los pasos para tabular datos recolectados. Incluye cálculos para determinar los límites y amplitud de intervalos, y crear una tabla con 14 columnas que muestran la frecuencia, marca de clase, desviación y otros valores para organizar los datos de manera estructurada. El objetivo es ordenar y resumir la información para facilitar su análisis.
Este documento explica cómo calcular medidas de tendencia central y dispersión para datos agrupados. Primero se muestra cómo calcular la media aritmética multiplicando la frecuencia de cada intervalo por su marca de clase y dividiendo la suma entre el total de datos. Luego se describe el cálculo de la desviación media como el promedio de las desviaciones absolutas de las marcas de clase respecto a la media. Finalmente, se indica que la varianza, desviación estándar y coeficiente de variación también se pueden obtener a partir de las operaciones en la última columna
El documento describe la curva normal y su uso para analizar datos. Explica que la curva normal es una distribución teórica común en ciencias del comportamiento. Usa la curva para calcular percentiles y áreas bajo la curva, lo que permite determinar la cantidad de valores por encima o debajo de un puntaje dado. Proporciona ejemplos del cálculo de percentiles y porcentajes usando la curva normal.
Este documento explica cómo calcular intervalos reales para agrupar datos. Primero se calcula la mitad de la distancia entre los límites superiores e inferiores de los intervalos aparentes obtenidos anteriormente. Luego, esa mitad de distancia se resta de los límites inferiores y se suma a los límites superiores para obtener los intervalos reales, de modo que los límites superiores e inferiores de cada intervalo se unan sin brechas. Finalmente, se muestra una tabla con las columnas para los intervalos reales y las frecu
Este documento describe los conceptos de regresión y correlación lineal. Explica que la regresión y correlación permiten analizar la relación entre dos variables continuas mediante el uso de diagramas de dispersión, el coeficiente de correlación de Pearson y regresión lineal simple. También define la correlación directa e inversa y cómo el coeficiente de correlación cuantifica el grado de asociación lineal entre las variables.
Este documento contiene información sobre ejercicios de estadística inferencial de un capítulo sobre distribuciones normales. Incluye 4 ejercicios resueltos sobre temas como distribuciones normales estándar, aplicaciones de distribuciones normales, distribuciones muestrales y estimadores, y el teorema del límite central. El documento proporciona contexto estadístico y soluciones a los ejercicios planteados como parte de una tarea universitaria de estadística inferencial.
Este documento trata sobre estimación estadística. Explica que la estimación es usar medidas de una muestra para predecir valores de parámetros de la población. Discuten dos tipos de estimación: por punto, que calcula un único valor, y por intervalo, que calcula un rango de valores con un cierto nivel de confianza. Proporcionan fórmulas para estimar la media poblacional, la desviación estándar poblacional y la proporción poblacional. También incluyen ejemplos para ilustrar cómo aplicar estas fó
Este documento presenta información sobre correlación y regresión. Explica qué es la correlación y cómo se mide con el coeficiente de correlación de Pearson. También cubre conceptos clave de regresión como la ecuación de regresión, la pendiente y los residuos. Además, analiza datos reales para ilustrar el cálculo de correlaciones y ecuaciones de regresión lineal y predecir valores.
Este documento presenta el análisis de regresión lineal simple entre la estatura y la longitud de mano de una muestra de 60 niñas. La matriz de correlación muestra que la longitud de mano tiene la correlación más alta con la estatura. El modelo de regresión cumple con los supuestos de normalidad, independencia, linealidad y homocedasticidad. Por lo tanto, se concluye que la longitud de mano es la variable que mejor explica el comportamiento de la estatura en esta muestra.
Este documento presenta los resultados de varias pruebas estadísticas realizadas en un conjunto de datos de 10 encuestas. Incluye tablas de frecuencias, cruces tabulados y pruebas de chi-cuadrado para varias preguntas de la encuesta. La mayoría de los encuestados tienen una altura entre 1.60 y 1.70 metros.
El documento proporciona información sobre conceptos fundamentales de metrología como unidades, magnitudes, definiciones, incertidumbre de la medida, expresión de resultados, fuentes de error, tratamiento estadístico de datos, distribuciones de probabilidad y gráficos de control. Explica las unidades del SI, tipos de errores, cálculo de incertidumbre, presentación de resultados, distribución normal y su uso para contrastar hipótesis.
Apuntes de quimica analitica, majenos de datos estadisticos.
Intevalo de confianza, prueba f, prueba t. tipos de pruebas y definicones y cual debe utilixar según el caso. demostra si hay o no diferencia significativa entre pruebas, diferencia entre metodos de estudio
Este documento trata sobre la estimación estadística. Explica que la estimación es una aproximación de un parámetro poblacional a partir de los datos de una muestra. Define conceptos como estimador, intervalo de confianza e intervalo de estimación. Presenta fórmulas para calcular intervalos de confianza para la media y las proporciones con diferentes niveles de confianza. También incluye ejemplos para ilustrar cómo aplicar estos conceptos.
Este documento presenta los resultados de un análisis estadístico de frecuencias realizado sobre variables como género, edad e información sobre el acceso y uso de Internet de un grupo de 25 estudiantes. Se muestran tablas y gráficos de frecuencias y porcentajes para cada variable y combinaciones de las mismas.
Este documento trata sobre estimación estadística inferencial. Explica que la estimación es usar medidas de una muestra para predecir valores de parámetros de la población. Detalla dos métodos de estimación: por punto y por intervalo. También presenta fórmulas para estimar la media y proporción poblacional y provee un ejemplo numérico de cada una.
El documento describe diferentes métodos para analizar datos cuantitativos, incluyendo estadística descriptiva, análisis paramétricos, no paramétricos y multivariables. Explica cómo calcular distribuciones de frecuencias, medidas de tendencia central y variabilidad, gráficas, puntuaciones Z, coeficientes de correlación, pruebas t, análisis de varianza, pruebas no paramétricas y más. El objetivo es seleccionar los análisis apropiados dependiendo de las variables y hipótesis planteadas.
Este documento presenta diferentes métodos de estimación indirecta para mejorar la precisión de estimadores simples al aprovechar información auxiliar. Explica el estimador de razón, donde la variable auxiliar está correlacionada con la variable objetivo. También cubre el estimador de regresión y por diferencia. Luego aplica estos conceptos para estimar la edad promedio de árboles en un lote, utilizando el diámetro como variable auxiliar en un estimador de razón.
1. El documento trata sobre la estimación de parámetros estadísticos como medias y proporciones poblacionales a partir de datos de una muestra. 2. Explica los conceptos de estimación puntual e intervalal y cómo calcular los límites superiores e inferiores de un intervalo de confianza. 3. Incluye ejemplos sobre cómo estimar la media poblacional de gastos y el tiempo promedio de espera en una clínica veterinaria a partir de datos muestrales.
Este documento presenta conceptos estadísticos básicos como la media, varianza, desviación estándar, factoriales, combinaciones y probabilidades. Explica cómo calcular la media de un conjunto de datos y la media de datos agrupados. También define la varianza y desviación estándar y proporciona un ejemplo numérico de su cálculo. Además, explica los conceptos de factoriales, combinaciones y permutaciones y cómo calcularlas. Por último, introduce el concepto de probabilidad y cómo calcular la probabilidad de un evento.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística. Explica que la estadística se utiliza para recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos. Describe la estadística descriptiva, que resume datos, y la estadística inferencial, que realiza inferencias sobre poblaciones. También define conceptos como población, muestra, variable y tipos de variables, y explica cómo organizar y presentar datos en cuadros y gráficos.
Este documento describe métodos estadísticos no paramétricos que no requieren suposiciones sobre la forma de la distribución de población. Explica varias pruebas no paramétricas como la prueba de signos, la prueba U de Mann-Whitney y la prueba de Kruskal-Wallis, y discute sus ventajas sobre los métodos paramétricos como su simplicidad y aplicabilidad a una variedad de datos.
Este documento presenta los resultados de una prueba de T pareada para muestras dependientes realizada con SPSS. La prueba comparó los resultados de un método antes y después de su aplicación en una muestra de 12 participantes. Los resultados mostraron que no se cumplían los supuestos de normalidad pero sí de homogeneidad de varianzas. La prueba T pareada encontró una diferencia estadísticamente significativa entre las mediciones antes y después, lo que sugiere que el método tuvo un efecto en los resultados.
1. Explica conceptos clave como nivel de significación, valor P, error e, y desviación estándar.
2. Detalla fórmulas para determinar el tamaño de muestra según si la variable es cuantitativa o cualitativa, y la población es finita o infinita.
3. Resuelve 4 ejemplos aplicando las fórmulas al tamaño de muestra requerido.
Distribucion muestral de una proporcion Oscar Saenz
Este documento presenta información sobre proporciones muestrales y pruebas de hipótesis para proporciones. Explica cómo calcular el tamaño de muestra requerido para estimar una proporción poblacional, y cómo construir un intervalo de confianza para una proporción. También describe los pasos para realizar una prueba de hipótesis sobre una proporción, incluyendo especificar las hipótesis nula y alternativa, el nivel de significancia, calcular el estadístico de prueba y tomar una decisión sobre si re
Este documento proporciona información sobre pruebas estadísticas no paramétricas como el chi-cuadrado, Mann-Whitney y Kruskal-Wallis. Explica qué tipo de prueba se debe utilizar según el tipo y número de variables y grupos, y proporciona ejemplos de cómo calcular valores esperados y estadísticos chi-cuadrado. También resume los pasos para realizar pruebas de proporciones como comparar una proporción muestral con una población conocida o comparar dos proporciones.
Ofrecemos herramientas y metodologías para que las personas con ideas de negocio desarrollen un prototipo que pueda ser probado en un entorno real.
Cada miembro puede crear su perfil de acuerdo a sus intereses, habilidades y así montar sus proyectos de ideas de negocio, para recibir mentorías .
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...Juan Martín Martín
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
https://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/2024/06/soluciones-examen-de-selectividad.html
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
1. FREQUENCIES VARIABLES=edad estatura hijos
/STATISTICS=MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SUM
/ORDER=ANALYSIS.
Frecuencias
Resultados creados
Comentarios
Conjunto de datos activo
Filtro
Peso
Segmentar archivo
Núm. de filas del archivo
de trabajo
Definición de los perdidos
Casos utilizados
Sintaxis
Tiempo de procesador
Tiempo transcurrido
Entrada
Manipulación de los
valores perdidos
Recursos
00:00:00,019
00:00:00,000
FREQUENCIES VARIABLES=edad
estatura hijos
/STATISTICS=MINIMUM
MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE
SUM
/ORDER=ANALYSIS.
Los estadísticos se basan en todos
los casos con datos válidos.
Los valores perdidos definidos por el
usuario serán tratados como
perdidos.
21
<ninguno>
<ninguno>
<ninguno>
Conjunto_de_datos0
12-ago-2014 10:08:36
Notas
[Conjunto_de_datos0]
indique si tien
hijos
estatura del
persona
edade del
personal
Válidos
Perdidos
Media
Mediana
Moda
Mínimo
Máximo
Suma
N
3031,41633
21,7547
11,3418
1
a
1,4523
1,501,555031,00
1,501,570531,65
111
202020
Estadísticos
a. Existen varias modas. Se mostrará el menor de los valores.
Tabla de frecuencia
Página 1
3. Porcentaje
acumulado
Porcentaje
válidoPorcentajeFrecuencia
no
2
Total
Sistema
Total
Válidos
Perdidos
100,021
4,81
100,095,220
100,050,047,610
50,050,047,610
indique si tien hijos
CROSSTABS
/TABLES=edad BY e.civil BY tecnologia
/FORMAT=AVALUE TABLES
/STATISTICS=CORR
/CELLS=COUNT
/COUNT ROUND CELL.
Tablas de contingencia
Resultados creados
Comentarios
Conjunto de datos activo
Filtro
Peso
Segmentar archivo
Núm. de filas del archivo
de trabajo
Definición de los perdidos
Casos utilizados
Sintaxis
Tiempo de procesador
Tiempo transcurrido
Dimensiones solicitadas
Casillas disponibles
Entrada
Tratamiento de los valores
perdidos
Recursos
142987
3
00:00:00,019
00:00:00,031
CROSSTABS
/TABLES=edad BY e.civil BY
tecnologia
/FORMAT=AVALUE TABLES
/STATISTICS=CORR
/CELLS=COUNT
/COUNT ROUND CELL.
Los estadísticos de las tablas se
basan en todos los casos con datos
válidos en los rangos especificados
para todas las variables de las
tablas.
Los valores perdidos definidos por el
usuario serán tratados como
perdidos.
21
<ninguno>
<ninguno>
<ninguno>
Conjunto_de_datos0
12-ago-2014 10:12:51
Notas
[Conjunto_de_datos0]
Página 3
4. PorcentajeN PorcentajeN PorcentajeN
TotalPerdidosVálidos
Casos
edade del personal *
estado civil del personal *
usted hace uso de la
tegnologia
100,0%214,8%195,2%20
Resumen del procesamiento de los casos
divorciadoviudosoltero
estado civil del personal
18
23
25
29
31
34
38
42
45
Total
edade del personal
19
23
29
34
47
Total
edade del personal
31
36
Total
edade del personal
casi siempre
nunca
3
2
1
1
121
010
010
100
001
000
363
101
001
110
010
100
000
010
021
010
usted hace uso de la tegnologiausted hace uso de la tegnologia
Tabla de contingencia edade del personal * estado civil del personal * usted hace uso de la
tegnologia
Recuento
Página 4
5. no contesta Total
estado civil
del personal
18
23
25
29
31
34
38
42
45
Total
edade del personal
19
23
29
34
47
Total
edade del personal
31
36
Total
edade del personal
casi siempre
nunca
3
2
1
1
51
10
10
10
10
11
131
20
10
20
10
10
11
10
30
10
usted hace uso de la tegnologiausted hace uso de la tegnologia
Tabla de contingencia edade del personal * estado civil del personal * usted hace uso de la
tegnologia
Recuento
Error típ.
asint.
a
Valor
R de Pearson
Correlación de Spearman
N de casos válidos
Intervalo por intervalo
Ordinal por ordinal
R de Pearson
Correlación de Spearman
N de casos válidos
Intervalo por intervalo
Ordinal por ordinal
R de Pearson
N de casos válidos
Intervalo por intervalo
casi siempre
nunca
3
2
.
d
5
,547-,359
,378-,338
13
,320,028
,259-,017
usted hace uso de la tegnologiausted hace uso de la tegnologia
Medidas simétricas
a. Asumiendo la hipótesis alternativa.
d. No se calculará ningún estadístico porque estado civil del personal es una constante.
Página 5
6. Sig.
aproximada
T
aproximada
b
R de Pearson
Correlación de Spearman
N de casos válidos
Intervalo por intervalo
Ordinal por ordinal
R de Pearson
Correlación de Spearman
N de casos válidos
Intervalo por intervalo
Ordinal por ordinal
R de Pearson
N de casos válidos
Intervalo por intervalo
casi siempre
nunca
3
,553
c
-,666
,578
c
-,622
,928
c
,093
,956
c
-,057
usted hace uso de la tegnologiausted hace uso de la tegnologia
Medidas simétricas
b. Empleando el error típico asintótico basado en la hipótesis nula.
c. Basada en la aproximación normal.
CROSSTABS
/TABLES=servicios BY tecnologia
/FORMAT=AVALUE TABLES
/STATISTICS=CHISQ CORR
/CELLS=COUNT
/COUNT ROUND CELL.
Tablas de contingencia
Página 6
7. Resultados creados
Comentarios
Conjunto de datos activo
Filtro
Peso
Segmentar archivo
Núm. de filas del archivo
de trabajo
Definición de los perdidos
Casos utilizados
Sintaxis
Tiempo de procesador
Tiempo transcurrido
Dimensiones solicitadas
Casillas disponibles
Entrada
Tratamiento de los valores
perdidos
Recursos
174762
2
00:00:00,007
00:00:00,016
CROSSTABS
/TABLES=servicios BY tecnologia
/FORMAT=AVALUE TABLES
/STATISTICS=CHISQ CORR
/CELLS=COUNT
/COUNT ROUND CELL.
Los estadísticos de las tablas se
basan en todos los casos con datos
válidos en los rangos especificados
para todas las variables de las
tablas.
Los valores perdidos definidos por el
usuario serán tratados como
perdidos.
21
<ninguno>
<ninguno>
<ninguno>
Conjunto_de_datos0
12-ago-2014 10:16:57
Notas
[Conjunto_de_datos0]
PorcentajeN PorcentajeN PorcentajeN
TotalPerdidosVálidos
Casos
indique con que servicios
cuenta * usted hace uso
de la tegnologia
100,0%214,8%195,2%20
Resumen del procesamiento de los casos
3nuncacasi siempre Total
usted hace uso de la tegnologia
agua
telefono
internet
todos los anteriores
5
Total
indique con que servicios
cuenta
202513
4013
5014
4121
5113
2002
Tabla de contingencia indique con que servicios cuenta * usted hace uso de la tegnologia
Recuento
Página 7
8. Sig. asintótica
(bilateral)glValor
Chi-cuadrado de Pearson
Razón de verosimilitudes
Asociación lineal por lineal
N de casos válidos 20
,6491,207
,54286,950
,67985,715
a
Pruebas de chi-cuadrado
a. 15 casillas (100,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a
5. La frecuencia mínima esperada es ,20.
Error típ.
asint.
a
Valor
R de Pearson
Correlación de Spearman
N de casos válidos
Intervalo por intervalo
Ordinal por ordinal
20
,210-,083
,183-,104
Medidas simétricas
a. Asumiendo la hipótesis alternativa.
Sig.
aproximada
T
aproximada
b
R de Pearson
Correlación de Spearman
N de casos válidos
Intervalo por intervalo
Ordinal por ordinal ,729
c
-,352
,661
c
-,445
Medidas simétricas
b. Empleando el error típico asintótico basado en la hipótesis nula.
c. Basada en la aproximación normal.
FREQUENCIES VARIABLES=tecnologia
/STATISTICS=MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SUM
/PIECHART FREQ
/ORDER=ANALYSIS.
Frecuencias
Página 8
9. Resultados creados
Comentarios
Conjunto de datos activo
Filtro
Peso
Segmentar archivo
Núm. de filas del archivo
de trabajo
Definición de los perdidos
Casos utilizados
Sintaxis
Tiempo de procesador
Tiempo transcurrido
Entrada
Manipulación de los
valores perdidos
Recursos
00:00:00,372
00:00:00,218
FREQUENCIES
VARIABLES=tecnologia
/STATISTICS=MINIMUM
MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE
SUM
/PIECHART FREQ
/ORDER=ANALYSIS.
Los estadísticos se basan en todos
los casos con datos válidos.
Los valores perdidos definidos por el
usuario serán tratados como
perdidos.
21
<ninguno>
<ninguno>
<ninguno>
Conjunto_de_datos0
12-ago-2014 10:19:58
Notas
[Conjunto_de_datos0]
Válidos
Perdidos
Media
Mediana
Moda
Mínimo
Máximo
Suma
N
29
3
1
1
1,00
1,45
1
20
Estadísticos
usted hace uso de la
tegnologia
Porcentaje
acumulado
Porcentaje
válidoPorcentajeFrecuencia
casi siempre
nunca
3
Total
Sistema
Total
Válidos
Perdidos
100,021
4,81
100,095,220
100,010,09,52
90,025,023,85
65,065,061,913
usted hace uso de la tegnologia
Página 9
10. usted hace uso de la tegnologia
3
nunca
casi siempre
FREQUENCIES VARIABLES=c.propia
/STATISTICS=MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SUM
/BARCHART FREQ
/ORDER=ANALYSIS.
Frecuencias
Página 10
11. Resultados creados
Comentarios
Conjunto de datos activo
Filtro
Peso
Segmentar archivo
Núm. de filas del archivo
de trabajo
Definición de los perdidos
Casos utilizados
Sintaxis
Tiempo de procesador
Tiempo transcurrido
Entrada
Manipulación de los
valores perdidos
Recursos
00:00:00,142
00:00:00,140
FREQUENCIES VARIABLES=c.
propia
/STATISTICS=MINIMUM
MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE
SUM
/BARCHART FREQ
/ORDER=ANALYSIS.
Los estadísticos se basan en todos
los casos con datos válidos.
Los valores perdidos definidos por el
usuario serán tratados como
perdidos.
21
<ninguno>
<ninguno>
<ninguno>
Conjunto_de_datos0
12-ago-2014 10:20:39
Notas
[Conjunto_de_datos0]
Válidos
Perdidos
Media
Mediana
Moda
Mínimo
Máximo
Suma
N
32
3
1
2
2,00
1,60
1
20
Estadísticos
vive en casa propia
Porcentaje
acumulado
Porcentaje
válidoPorcentajeFrecuencia
no
2
3
Total
Sistema
Total
Válidos
Perdidos
100,021
4,81
100,095,220
100,05,04,81
95,050,047,610
45,045,042,99
vive en casa propia
Página 11
12. vive en casa propia
32no
Frecuencia
10
8
6
4
2
0
vive en casa propia
FREQUENCIES VARIABLES=estatura
/STATISTICS=MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SUM
/HISTOGRAM
/ORDER=ANALYSIS.
Frecuencias
Página 12
13. Resultados creados
Comentarios
Conjunto de datos activo
Filtro
Peso
Segmentar archivo
Núm. de filas del archivo
de trabajo
Definición de los perdidos
Casos utilizados
Sintaxis
Tiempo de procesador
Tiempo transcurrido
Entrada
Manipulación de los
valores perdidos
Recursos
00:00:00,136
00:00:00,140
FREQUENCIES
VARIABLES=estatura
/STATISTICS=MINIMUM
MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE
SUM
/HISTOGRAM
/ORDER=ANALYSIS.
Los estadísticos se basan en todos
los casos con datos válidos.
Los valores perdidos definidos por el
usuario serán tratados como
perdidos.
21
<ninguno>
<ninguno>
<ninguno>
Conjunto_de_datos0
12-ago-2014 10:21:38
Notas
[Conjunto_de_datos0]
Válidos
Perdidos
Media
Mediana
Moda
Mínimo
Máximo
Suma
N
31,41
1,75
1,34
1,45
1,5550
1,5705
1
20
Estadísticos
estatura del persona
Página 13