Estadistica_AnalisisUnivariante1

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Estudios de Economia y Empresa 
Métodos de Investigación Cuantitativos 
Curso 2022/23 – 1º semestre 
 
01518_PAC1.docx 1/5 
NOMBRE Y APELLIDOS 
 
PEC 1 - Prueba de Evaluación Continua 1. Análisis univariante 
 
 
Presentación, objetivos y competencias 
 
Presentación de la prueba 
 
A partir de las diferentes pruebas de evaluación continua iremos trabajando el apartado del artículo de 
investigación que hemos denominado “Análisis empírico”, analizando diferentes técnicas estadísticas. En esta 
primera actividad nos centraremos en el análisis univariante, realizando un estudio previo de los datos y de 
las variables. 
 
El estudio sobre Airbnb que realizaremos a lo largo del curso será el hilo conductor que nos permitirá descubrir 
la utilidad de diferentes técnicas de análisis. El estudio del sharing economy no es un objetivo central del curso, 
así que no corresponde a este curso entrar en profundidad en este tema. Lo hemos seleccionado porque nos 
sirve de “excusa” para diseñar un curso aplicado y con un enfoque práctico. 
 
En esta PEC se proponen un total de 5 ejercicios, que han de permitir profundizar en los aspectos conceptuales 
básicos que utilizaremos a lo largo del curso. 
 
 
Objetivos 
 
Los principales objetivos asociados con esta PEC son: 
 
1. Facilitar al estudiante un mapa de los diversos métodos estadísticos univariantes que son susceptibles 
de ser utilizados en cualquier análisis en el ámbito de la economía y la empresa. 
2. Identificar qué técnicas son las más apropiadas para analizar datos univariantes de corte temporal y 
cuáles para datos univariantes de corte transversal. 
3. Analizar y conocer las principales características formales, los requerimientos de información 
estadística para su uso y las conclusiones derivadas de cada una de las técnicas. 
4. Conocer la herramienta informática estadística R-Commander que permite trabajar de una manera 
fluida las técnicas estudiadas. 
 
 
Competencias 
 
Las principales competencias transversales que se trabajan en esta PEC son: 
 
1. Capacidad para el uso de las TIC de forma avanzada. 
2. Capacidad para el aprendizaje y la actualización permanente. 
3. Capacidad para adoptar y promover actitudes y comportamientos en consonancia con una práctica 
profesional ética y responsable. 
4. Capacidad para utilizar metodologías avanzadas, tanto cuantitativas como cualitativas, en el ámbito de 
la economía y la empresa. 
5. Capacidad para extraer conocimiento relevante que sea útil para la definición de estrategias 
empresariales en un contexto globalizado. 
 
Criterios de evaluación 
 
Cada pregunta tiene un valor del 20% respecto de la calificación total. 
PEC1. Análisis Univariante 
3200_PEC1.docx 2/5 
 
 
Fecha de entrega 
 
Las pruebas de evaluación continua deben entregarse en el espacio específico de Registro de EC del 
apartado “Evaluación” que se encuentra en el aula. El último día para entregar esta actividad es el día 
13/11/2022. 
 
 
Enunciado 
 
 
Queremos estudiar la situación de Airbnb en Barcelona en septiembre del año 2022. Para ello dispondremos 
de una Base de Datos que hemos obtenido a través de la web http://insideairbnb.com/, y que encontraréis en 
el aula junto al enunciado de esta PEC. En total, esta base de datos contiene 12605 registros y 5 variables. 
 
Como hemos visto en el artículo de referencia Oskam & Boswijk (2016), y tal y como hemos debatido en la 
primera semana del curso, uno de los elementos más importantes del modelo de negocio de Airbnb es el 
precio. En esta primera actividad nos centraremos en el estudio de esta variable, haciendo su análisis previo 
univariante. 
 
Con este objetivo, se pide responder las siguientes preguntas: 
 
 
 
Pregunta 1. 
 
Usando la variable objeto de estudio, precio, que en la base de datos tiene el nombre de “price”, y que 
está medida en dólares: 
 
1. Realiza su análisis descriptivo, calculando las correspondientes medidas de centro y de 
dispersión. Comenta los resultados. ¿Qué signo tomaría el coeficiente de simetría (skewness) si la 
media fuera inferior a la mediana? 
 
NOTA: Sigue las explicaciones y los pasos detallados en la ficha “Medidas de centro y 
dispersión” de los materiales. En la opción: 
 
Estadísticos > Resúmenes > Resúmenes numéricos 
 
se debe seleccionar la variable “price”. 
 
2. A partir de los resultados obtenidos en el apartado anterior, se observa una gran dispersión de la 
variable. Es muy probable que este resultado se deba a que se trata de una variable cuyo valor 
depende mucho del tipo de piso que se trate. Con este objetivo se pide realizar el análisis 
descriptivo de la variable “precio” teniendo en cuenta el número de camas que tiene cada piso. 
Comenta los resultados obtenidos. 
 
NOTA: Sigue las explicaciones y los pasos detallados en la ficha “Medidas de centro y 
dispersión” de los materiales. En la opción: 
 
Estadísticos > Resúmenes > Resúmenes numéricos 
 
se debe seleccionar la variable “price” y después abrir la opción “Resumir por grupos…” y elegir la 
variable “beds.text”. 
 
 
 
 
 
 
http://insideairbnb.com/e
PEC1. Análisis Univariante 
3200_PEC1.docx 3/5 
Pregunta 2. 
 
Realiza la representación gráfica de las variables “price”, “beds.text” y “gender”, teniendo en cuenta 
la tipología de cada variable. Comenta los resultados obtenidos, y relaciónalos con los de la pregunta 
anterior. La variable “gender” expresa el género del propietario o la propietaria del apartamento. 
 
NOTA 1: Para eliminar los valores atípicos (o muy alejados de la media), selecciona las variables con 
un precio menor o igual a $500. Para ello: 
1. Tienes que ir a: Datos > Conjunto de datos activo > Filtrar el conjunto de datos activo….. 
2. En el cuadro de diálogo que aparece se debe poner en el recuadro “Expresión de selección” la 
condición siguiente: price <=500 
3. Seguidamente se debe asignar un nuevo nombre a la nueva base de datos en el recuadro 
“Nombre del nuevo conjunto de datos”. 
 
NOTA 2: Consulta la ficha "Representación gráfica", y ten en cuenta la tipología de cada variable, si 
es numérica discreta (con pocos valores posibles) o continua. 
 
NOTA 3: Para representar gráficamente la variable “gender” primero tienes que convertirla en factor: 
1. Datos > Modificar variables del conjunto de datos activo > Convertir variable numérica en factor. 
2. Seleccionar la variable y decidir si quieres mantener los valores originales (0 y 1) o modificarlos 
por alguna etiqueta (Mujer y Hombre). 
3. Dar nombre a la nueva variable “gender” factorizada 
 
Pregunta 3. 
 
En el apartado 2 de la primera pregunta se ha observado que había diferencia en el precio medio de 
los pisos según el número de camas. En esta pregunta queremos contrastar estadísticamente si 
realmente esta diferencia es o no significativa. Para ello se pide realizar un análisis ANOVA para la 
variable “price” según la tipología de piso (determinado a partir del número de camas). En los cálculos 
solo se deberán tener en cuenta los pisos con menos de 7 camas. Comenta los resultados obtenidos. 
¿Corroboran lo que se comentó en la Pregunta 1? 
 
NOTA 1: Utiliza la misma base de datos que en la pregunta 2 (es decir seleccionando las variables con 
un precio menor o igual a $500) 
 
NOTA 2: Para trabajar solamente con los casos en que el número de camas sea menor o igual a 6, se 
debe generar una nueva base de datos a partir de la inicial. Para ello se debe hacer lo siguiente: 
 
1. Se debe ir a: Datos > Conjunto de datos activo > Filtrar el conjunto de datos activo… 
2. En el cuadro de diálogo que aparece se debe poner en el recuadro “Expresión de selección” la 
condición siguiente: beds < 7 
3. Seguidamente se debe asignar un nuevo nombre a la nueva base de datos en el recuadro “Nombre 
del nuevo conjunto de datos”. 
 
NOTA 3: Para realizar el análisis ANOVA, con la nueva base de datos generada a partir de la nota 
anterior, consulta la ficha "Análisis de la varianza (ANOVA)". En el recuadro “Grupos” se debe 
seleccionar lavariable “beds.text” y en el recuadro “Variable explicada” la variable “price”. 
 
Pregunta 4. 
 
Como ya comentamos en el debate, otro de los elementos clave en el modelo de negocio de Airbnb es 
la credibilidad. Una de las principales preocupaciones de Airbnb es crear un entorno de confianza para 
usuarios y clientes. Para tratar esta cuestión, en esta pregunta nos fijaremos en la variable 
“host_identity_verified” de la base de datos. Esta variable tiene dos valores “t” (true) en el caso que la 
identidad esté verificada, y “f” (false) en el caso contrario. Teniendo en cuenta estos dos grupos de 
usuarios, queremos saber si hay diferencias significativas en el precio de los pisos que ofrecen. Para 
ello se pide realizar un contraste de hipótesis para la diferencia de medias a partir de la base de datos 
Airbnb3 generada en la pregunta anterior. Comentad los resultados obtenidos. 
 
NOTA: Para hacer este contraste, debéis ir a: 
 
Estadísticos > Medias > Test t para muestras independientes… 
PEC1. Análisis Univariante 
3200_PEC1.docx 4/5 
 
En la ventana que aparecerá debéis seleccionar la variable “host_identity_verified” en el recuadro 
“Grupos”, y la variable “Price” en el recuadro “Variable explicada”. 
 
 
Pregunta 5. 
 
En esta última pregunta de la PEC trabajaremos diferentes conceptos asociados a la asignatura a 
través del uso activo de Wikipedia. En concreto, debéis comparar los contenidos de la ficha estadística 
“Números índice”, que encontraréis en el aula, con el siguiente artículo de Wikipedia que trata también 
sobre números índice: 
 
https://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmero_%C3%ADndice 
 
Para realizar esta comparación, tenéis que contestar las siguientes 4 preguntas en el espacio indicado, 
dando vuestra valoración y las evidencias que soportan dicha valoración. Por favor, marcad en amarillo 
la puntuación que dais en cada pregunta. 
 
a) En comparación con el resto de materiales docentes, ¿crees que Wikipedia da una introducción 
completa a los “números índices”? 
 
Completamente 
en desacuerdo 
Completamente 
de acuerdo 
1 2 3 4 5 
 
Razonamiento: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
b) En comparación con el resto de materiales docentes, ¿crees que Wikipedia da una información 
fiable sobre “números índices”? 
 
Completamente 
en desacuerdo 
Completamente 
de acuerdo 
1 2 3 4 5 
 
Razonamiento: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
https://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmero_%C3%ADndice
PEC1. Análisis Univariante 
3200_PEC1.docx 5/5 
c) En comparación con el resto de materiales docentes, ¿crees que la información sobre “números 
índices” de Wikipedia está actualizada? 
 
Completamente 
en desacuerdo 
Completamente 
de acuerdo 
1 2 3 4 5 
 
Razonamiento: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
. 
 
d) ¿Ha sido útil usar Wikipedia para hacer una introducción a “números índices”? 
 
Completamente 
en desacuerdo 
Completamente 
de acuerdo 
1 2 3 4 5 
 
Razonamiento: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Estudios de Economia y Empresa 
Métodos de Investigación Cuantitativos 
Curso 2022/23 – 1º semestre 
 
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NOMBRE Y APELLIDOS 
 
PEC 1 - Prueba de Evaluación Continua 1. Análisis univariante 
 
 
Presentación, objetivos y competencias 
 
Presentación de la prueba 
 
A partir de las diferentes pruebas de evaluación continua iremos trabajando el apartado del artículo de 
investigación que hemos denominado “Análisis empírico”, analizando diferentes técnicas estadísticas. En esta 
primera actividad nos centraremos en el análisis univariante, realizando un estudio previo de los datos y de 
las variables. 
 
El estudio sobre Airbnb que realizaremos a lo largo del curso será el hilo conductor que nos permitirá descubrir 
la utilidad de diferentes técnicas de análisis. El estudio del sharing economy no es un objetivo central del curso, 
así que no corresponde a este curso entrar en profundidad en este tema. Lo hemos seleccionado porque nos 
sirve de “excusa” para diseñar un curso aplicado y con un enfoque práctico. 
 
En esta PEC se proponen un total de 5 ejercicios, que han de permitir profundizar en los aspectos conceptuales 
básicos que utilizaremos a lo largo del curso. 
 
 
Objetivos 
 
Los principales objetivos asociados con esta PEC son: 
 
1. Facilitar al estudiante un mapa de los diversos métodos estadísticos univariantes que son susceptibles 
de ser utilizados en cualquier análisis en el ámbito de la economía y la empresa. 
2. Identificar qué técnicas son las más apropiadas para analizar datos univariantes de corte temporal y 
cuáles para datos univariantes de corte transversal. 
3. Analizar y conocer las principales características formales, los requerimientos de información 
estadística para su uso y las conclusiones derivadas de cada una de las técnicas. 
4. Conocer la herramienta informática estadística R-Commander que permite trabajar de una manera 
fluida las técnicas estudiadas. 
 
 
Competencias 
 
Las principales competencias transversales que se trabajan en esta PEC son: 
 
1. Capacidad para el uso de las TIC de forma avanzada. 
2. Capacidad para el aprendizaje y la actualización permanente. 
3. Capacidad para adoptar y promover actitudes y comportamientos en consonancia con una práctica 
profesional ética y responsable. 
4. Capacidad para utilizar metodologías avanzadas, tanto cuantitativas como cualitativas, en el ámbito de 
la economía y la empresa. 
5. Capacidad para extraer conocimiento relevante que sea útil para la definición de estrategias 
empresariales en un contexto globalizado. 
 
Criterios de evaluación 
 
Cada pregunta tiene un valor del 20% respecto de la calificación total. 
PEC1. Análisis Univariante 
3200_PEC1.docx 2/9 
 
 
Fecha de entrega 
 
Las pruebas de evaluación continua deben entregarse en el espacio específico de Registro de EC del 
apartado “Evaluación” que se encuentra en el aula. El último día para entregar esta actividad es el día 
13/11/2022. 
 
 
Enunciado 
 
 
Queremos estudiar la situación de Airbnb en Barcelona en septiembre del año 2022. Para ello dispondremos 
de una Base de Datos que hemos obtenido a través de la web http://insideairbnb.com/, y que encontraréis en 
el aula junto al enunciado de esta PEC. En total, esta base de datos contiene 12605 registros y 5 variables. 
 
Como hemos visto en el artículo de referencia Oskam & Boswijk (2016), y tal y como hemos debatido en la 
primera semana del curso, uno de los elementos más importantes del modelo de negocio de Airbnb es el 
precio. En esta primera actividad nos centraremos en el estudio de esta variable, haciendo su análisis previo 
univariante. 
 
Con este objetivo, se pide responder las siguientes preguntas: 
 
 
 
Pregunta 1. 
 
Usando la variable objeto de estudio, precio, que en la base de datos tiene el nombre de “price”, y que 
está medida en dólares: 
 
1. Realiza su análisis descriptivo, calculando las correspondientes medidas de centro y de 
dispersión. Comenta los resultados. ¿Qué signo tomaría el coeficiente de simetría (skewness) si la 
media fuera inferior a la mediana? 
 
NOTA: Sigue las explicaciones y los pasos detallados en la ficha “Medidas de centro y 
dispersión” de los materiales. En la opción: 
 
Estadísticos > Resúmenes > Resúmenes numéricos 
 
se debe seleccionar la variable “price”. 
 
SOLUCION 
 
 
http://insideairbnb.com/e
PEC1. Análisis Univariante 
3200_PEC1.docx 3/9 
 
Tenemos una muestra de 12605 con una media de 157,4876 con una desviación estándar muy alta de 
287,7745. En el último cuartil tenemos que los valores difieren por mucho a los otros cuantiles la distancia es 
notablemente superior. Podemos observar que los datos están muy dispersos con una distribución unilateral 
hacia los valores positivos, asimetría positiva. 
 
.¿Qué signo tomaría el coeficiente de simetría (skewness) si la media fuera inferior a la mediana? 
 
El coeficiente de simetría tendría signo negativo y La asimetría negativa indica una distribución unilateral que 
se extiendehacia valores más negativos 
 
2. A partir de los resultados obtenidos en el apartado anterior, se observa una gran dispersión de la 
variable. Es muy probable que este resultado se deba a que se trata de una variable cuyo valor 
depende mucho del tipo de piso que se trate. Con este objetivo se pide realizar el análisis 
descriptivo de la variable “precio” teniendo en cuenta el número de camas que tiene cada piso. 
Comenta los resultados obtenidos. 
 
NOTA: Sigue las explicaciones y los pasos detallados en la ficha “Medidas de centro y 
dispersión” de los materiales. En la opción: 
 
Estadísticos > Resúmenes > Resúmenes numéricos 
 
se debe seleccionar la variable “price” y después abrir la opción “Resumir por grupos…” y elegir la 
variable “beds.text”. 
 
SOLUCION 
 
 
 
 
 
 
 
Se observa que la variable beds text agrupa a la variable Price de una forma muy particular, dando indicios de 
una posible relación entre ambas variables, dado que los valores de Price difieren de acuerdo beds text,, la 
media por cada número de camas difiere bastante de la media general que calculamos anteriormente sin tomar 
en cuenta esta agrupación y lo mismo ocurre con los otros valores de tendencia central y dispersión. 
 
Pregunta 2. 
 
Realiza la representación gráfica de las variables “price”, “beds.text” y “gender”, teniendo en cuenta 
la tipología de cada variable. Comenta los resultados obtenidos, y relaciónalos con los de la pregunta 
anterior. La variable “gender” expresa el género del propietario o la propietaria del apartamento. 
 
 
NOTA 1: Para eliminar los valores atípicos (o muy alejados de la media), selecciona las variables con 
un precio menor o igual a $500. Para ello: 
1. Tienes que ir a: Datos > Conjunto de datos activo > Filtrar el conjunto de datos activo….. 
PEC1. Análisis Univariante 
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2. En el cuadro de diálogo que aparece se debe poner en el recuadro “Expresión de selección” la 
condición siguiente: price <=500 
3. Seguidamente se debe asignar un nuevo nombre a la nueva base de datos en el recuadro 
“Nombre del nuevo conjunto de datos”. 
 
NOTA 2: Consulta la ficha "Representación gráfica", y ten en cuenta la tipología de cada variable, si 
es numérica discreta (con pocos valores posibles) o continua. 
 
NOTA 3: Para representar gráficamente la variable “gender” primero tienes que convertirla en factor: 
1. Datos > Modificar variables del conjunto de datos activo > Convertir variable numérica en factor. 
2. Seleccionar la variable y decidir si quieres mantener los valores originales (0 y 1) o modificarlos 
por alguna etiqueta (Mujer y Hombre). 
3. Dar nombre a la nueva variable “gender” factorizada 
 
 
 
 
SOLUCION 
 
Representaciones graficas de las variables “price”, “beds.text” y “gender” 
Podemos observar en la gráfica de Price (una vez eliminado los datos a típicos) una asimetría hacia la derecha 
en los datos, que se corresponde con los valores del resumen estadístico de la pregunta anterior 
 
 
 
 
 
 
 
price
fre
qu
en
cy
0 100 200 300 400 500
0
50
0
10
00
15
00
20
00
25
00
30
00
PEC1. Análisis Univariante 
3200_PEC1.docx 5/9 
10B 12B 14B 16B 19B 20B 2B 4B 6B 8B
beds_text
P
er
ce
nt
0
10
20
30
0%0%0%0%0%0%0%0%0%
39%
0%0%
20%
17%
12%
6%
3%
1%1%0%
 
En el grafico de sectores se observa la proporcion de hombre y mujeres dueños de apartamentos , 
siendo el 62% para los hombre y el 38% para las mujeres. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
En la gráfica de barras para la variable Beds_text podemos observar los porcentajes para cada número 
de camas. 
Mujer (38%)
Hombre (62%)
gender
PEC1. Análisis Univariante 
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Pregunta 3. 
 
En el apartado 2 de la primera pregunta se ha observado que había diferencia en el precio medio de 
los pisos según el número de camas. En esta pregunta queremos contrastar estadísticamente si 
realmente esta diferencia es o no significativa. Para ello se pide realizar un análisis ANOVA para la 
variable “price” según la tipología de piso (determinado a partir del número de camas). En los cálculos 
solo se deberán tener en cuenta los pisos con menos de 7 camas. Comenta los resultados obtenidos. 
¿Corroboran lo que se comentó en la Pregunta 1? 
 
NOTA 1: Utiliza la misma base de datos que en la pregunta 2 (es decir seleccionando las variables con 
un precio menor o igual a $500) 
 
NOTA 2: Para trabajar solamente con los casos en que el número de camas sea menor o igual a 6, se 
debe generar una nueva base de datos a partir de la inicial. Para ello se debe hacer lo siguiente: 
 
1. Se debe ir a: Datos > Conjunto de datos activo > Filtrar el conjunto de datos activo… 
2. En el cuadro de diálogo que aparece se debe poner en el recuadro “Expresión de selección” la 
condición siguiente: beds < 7 
3. Seguidamente se debe asignar un nuevo nombre a la nueva base de datos en el recuadro “Nombre 
del nuevo conjunto de datos”. 
 
NOTA 3: Para realizar el análisis ANOVA, con la nueva base de datos generada a partir de la nota 
anterior, consulta la ficha "Análisis de la varianza (ANOVA)". En el recuadro “Grupos” se debe 
seleccionar la variable “beds.text” y en el recuadro “Variable explicada” la variable “price”. 
 
 
SOLUCION 
 
 
El valor de p < 0,05 podemos afirmar que existe diferencias entre el valor medio del precio de acuerdo al numero 
de camas, este resultado confirma lo observado en la segunda pregunta que los precios son distintos de 
acuerdo al número de camas. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
PEC1. Análisis Univariante 
3200_PEC1.docx 7/9 
Pregunta 4. 
 
Como ya comentamos en el debate, otro de los elementos clave en el modelo de negocio de Airbnb es 
la credibilidad. Una de las principales preocupaciones de Airbnb es crear un entorno de confianza para 
usuarios y clientes. Para tratar esta cuestión, en esta pregunta nos fijaremos en la variable 
“host_identity_verified” de la base de datos. Esta variable tiene dos valores “t” (true) en el caso que la 
identidad esté verificada, y “f” (false) en el caso contrario. Teniendo en cuenta estos dos grupos de 
usuarios, queremos saber si hay diferencias significativas en el precio de los pisos que ofrecen. Para 
ello se pide realizar un contraste de hipótesis para la diferencia de medias a partir de la base de datos 
Airbnb3 generada en la pregunta anterior. Comentad los resultados obtenidos. 
 
NOTA: Para hacer este contraste, debéis ir a: 
 
Estadísticos > Medias > Test t para muestras independientes… 
 
En la ventana que aparecerá debéis seleccionar la variable “host_identity_verified” en el recuadro 
“Grupos”, y la variable “Price” en el recuadro “Variable explicada”. 
 
 
SOLUCION 
 
 
 
La prueba de t arrojo un valor de p < 0,05 por lo tanto existe diferencia entre los grupos, es decir existe diferenc ia 
entre los precios del grupo “t” (true) identidad verificada, y el grupo“f” (false) identidad no verificada. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
PEC1. Análisis Univariante 
3200_PEC1.docx 8/9 
 
 
Pregunta 5. 
 
En esta última pregunta de la PEC trabajaremos diferentes conceptos asociados a la asignatura a 
través del uso activo de Wikipedia. En concreto, debéis comparar los contenidos de la ficha estadística 
“Números índice”, que encontraréis en el aula, con el siguiente artículo de Wikipedia que trata también 
sobre números índice: 
 
https://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmero_%C3%ADndice 
 
Para realizar esta comparación, tenéis que contestar las siguientes 4 preguntas en el espacio indicado, 
dando vuestra valoración y las evidencias que soportan dicha valoración. Por favor, marcad en amarillo 
la puntuación que dais en cada pregunta. 
 
a) En comparación con el resto de materiales docentes, ¿crees que Wikipedia da una introducción 
completa a los “números índices”? 
 
Completamente 
en desacuerdo 
 
Completamente 
de acuerdo 
1 2 3 4 5 
 
Razonamiento:Da una introduccion de que son los números indice , para que sirve y las caractgeristicas que deben 
complir però sin dar ejemplo o estudias diversos casos possible o dar ejemplos reales 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
b) En comparación con el resto de materiales docentes, ¿crees que Wikipedia da una información 
fiable sobre “números índices”? 
 
Completamente 
en desacuerdo 
 
Completamente 
de acuerdo 
1 2 3 4 5 
 
Razonamiento: 
 
 
La Informacion que la Wikipedia a pesar de no ser muy extensa, esta en lo cierto sobre el 
tema y eso la hace confiable. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
https://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmero_%C3%ADndice
PEC1. Análisis Univariante 
3200_PEC1.docx 9/9 
c) En comparación con el resto de materiales docentes, ¿crees que la información sobre “números 
índices” de Wikipedia está actualizada? 
 
Completamente 
en desacuerdo 
 
Completamente 
de acuerdo 
1 2 3 4 5 
 
Razonamiento: 
 
La Wikipedia solo presenta aspectos generales de los números índices y esos aspectos 
permanecen vigentes más sin embargo no presenta su uso en informática 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
. 
 
d) ¿Ha sido útil usar Wikipedia para hacer una introducción a “números índices”? 
 
Completamente 
en desacuerdo 
 
Completamente 
de acuerdo 
1 2 3 4 5 
 
Razonamiento: 
 
 
 
La informacion de la Wikipedia nos presenta aspectos generales del tema y es util para saber 
en que aspectos hay que profunditzar. 
 
 
 
 
 
 
 
 
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