Citas bibliográficas

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AÑO DE LA UNIDAD, LA PAZ Y EL DESARROLLO 
UNIVERSIDAD PRIVADA SAN JUAN BAUTISTA 
ESCUELA DE ADMINISTRACIÓN DE NEGOCIOS 
 
TEMA: 
PC3 Examen 1 
INTEGRANTES: 
Estrella Condori Jennifer 
Peña Beldy Raquel 
DOCENTE: 
Ing. Flor Galarreta Ríos 
LUGAR: 
Lima, Perú 
2023 
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Índice 
Preguntas ..................................................................................................................................................... 3 
1. ¿A qué se llama prueba chi cuadrado? ......................................................................................... 3 
2. ¿A qué se llama prueba ANOVA? ................................................................................................. 3 
3. ¿Cuál es el procedimiento para el cálculo de la regresión lineal? .............................................. 4 
4. ¿Cuál es la significancia de la pendiente? ..................................................................................... 5 
Referencias Bibliográficas .......................................................................................................................... 6 
Códigos De Libros ....................................................................................................................................... 7 
Libro 1 ...................................................................................................................................................... 7 
Libro 2 ...................................................................................................................................................... 7 
Libro 3 ...................................................................................................................................................... 7 
Libro 4 ...................................................................................................................................................... 7 
 
 
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Preguntas 
1. ¿A qué se llama prueba chi cuadrado? 
Citas directas 
La prueba chi cuadrado se define como aquella que utiliza la “x2 para evaluar las 
diferencias que podría haber entre proporciones poblacionales" (Levine et. al, 2014, p. 415). De 
igual forma, “puede emplearse para probar si la distribución de probabilidad de una población 
tiene una distribución específica histórica o teórica de probabilidad” (Anderson et. al, 2016, 
p.537). 
 
Paráfrasis 
“La prueba chi-cuadrado es un método estadístico utilizado para determinar si hay una 
diferencia significativa entre la distribución observada de datos y una distribución teórica 
esperada. Se utiliza principalmente cuando se trabajan variables categóricas o datos de 
frecuencia”. (Levine, 2014) 
 
2. ¿A qué se llama prueba ANOVA? 
Citas directas 
La prueba ANOVA es aquella tabla usada para resumir los cálculos y los resultados de análisis 
de varianza. Contiene columnas en las que se muestran las fuentes de variación, las 
sumas de cuadrados, los grados de libertad, los cuadrados medios, el (los) valor(es) de F. 
(Anderson et. al, 2016, p. 536). 
 
Cuando se utiliza una variable numérica y se plantean ciertos supuestos, se utiliza el análisis de 
varianza (ANOVA) para comparar las medias del grupo […], el objetivo de ANOVA 
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consiste en analizar las diferencias entre las medias grupales y no las varianzas. (Levine 
et. al, 2014, p. 366) 
Paráfrasis 
La prueba ANOVA es una técnica estadística utilizada para comparar las medias de tres o 
más grupos diferentes y determinar si existen diferencias significativas entre ellos. Es una prueba 
paramétrica que se basa en la conservación de los datos y se utiliza convenientemente en 
estudios experimentales y de investigación. (Levine, 2014) 
 
3. ¿Cuál es el procedimiento para el cálculo de la regresión lineal? 
Citas directas 
Si se aplica el análisis de regresión se puede desarrollar una ecuación que muestre cuál es 
la relación de la variable dependiente y con la variable independiente x. “La ecuación que 
describe como se relaciona y con x y proporciona un término para el error, se llama modelo de 
regresión” (Anderson et. al, 2003, p. 600). Para ello se utiliza los mínimos cuadrados, el cual 
“reduce al mínimo las sumas de las diferencias al cuadrado entre los valores reales (Y1) y los 
valores estimados (Y1) usando la ecuación de la regresión simple, es decir la línea de 
predicción” (Levine et. al, 2014, p.435). 
Paráfrasis 
Mendehall et.al (2015) expresa que el proceso para el cálculo de la regresión lineal 
simple consta de 5 pasos: 
En primer lugar, recopilar los datos para graficarlos, representando los pares de datos en 
un gráfico de dispersión, donde el eje X corresponde a la variable independiente y el eje Y 
corresponde a la variable dependiente. 
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Después, calcular la media, desviaciones, los productos de las desviaciones, la suma de 
los productos de las desviaciones de los valores de X y de Y, 
Luego, calcular las sumas de las desviaciones al cuadrado y la pendiente (b), dividiendo 
la suma de los productos de las desviaciones (ΣXY) entre la suma de las desviaciones de X al 
cuadrado (Σ(X-X̄)²). La fórmula es b = ΣXY / Σ(X-X̄)². 
Posteriormente, calcular el intercepto (a), utilizando la pendiente (b) calculada junto con 
los valores X̄ y Ȳ para calcular el intercepto. La fórmula es a = Ȳ - b * X̄. 
Por último, obtener la ecuación de regresión lineal utilizando la pendiente (b) y el 
intercepto (a). 
4. ¿Cuál es la significancia de la pendiente? 
Citas directas 
En una regresión lineal simple, la pendiente “representa el cambio esperado en Y por 
unidad de cambio en X; representa la cantidad media que cambia Y (ya sea e manera positiva o 
negativa) por unidad de cambio en X” (Levine et. al, 2014, p. 433). 
Asimismo, Anderson et. al (2003) añade que “en la regresión lineal simple, la gráfica de 
la ecuación de regresión es una línea recta […], β1 es su pendiente” (p. 340). 
Paráfrasis 
La significancia de la pendiente en una regresión lineal indica si la pendiente calculada a 
partir de los datos es estadísticamente diferente de cero. En otras palabras, determina si hay una 
relación lineal significativa entre la variable independiente (X) y la variable dependiente (Y) 
(Mendehall, 2015). 
 
6 
 
Referencias Bibliográficas 
Anderson, D. et. al (2003). Estadística para Administración y economía (Octava edición). 
Thomsom. 
Anderson, D. et. al (2016). Estadística para Administración y Economía (Doceava edición). 
Cengage Learning. 
Levine, D. et. al (2014). Estadística para Administración (Sexta edición). Pearson Education. 
Mendehall, W. et. al (2015). Introducción a la probabilidad y Estadística (Catorceava edición). 
Cengage Learning. 
 
7 
 
Códigos De Libros 
Libro 1 
519.5/A59/2003 
Anderson, D. et. al (2003). Estadística para Administración y economía (Octava edición). 
Thomsom. 
Libro 2 
519.5 - A59 - 2016 
Anderson, D. et.al (2016). Estadística para Administración y Economía (Doceava edición). 
Cengage Learning. 
Libro 3 
519.5 – 1.54ES 
Levine, D. et. al (2014). Estadística para Administración (Sexta edición). Pearson Education. 
Libro 4 
519.2/M42 
Mendehall, W. et.al (2015). Introducción a la probabilidad y Estadística (14 a. edición). 
Cengage Learning.