1 |
Razonar sobre la incertidumbre al hacer una inferencia utilizando lenguaje probabilístico. |
Se reporta un 70% de probabilidad de lluvia, el intervalo para la proporción poblacional de lluvia debería incluir al 70%. |
5 (45%) |
2 |
Comprender la naturaleza y comportamiento de la variabilidad muestral. Comprender la asociación entre tamaño de muestra y variabilidad muestral. |
Las proporciones de dulces café en 10 muestras de 100 dulces serán más cercanas a la proporción media poblacional (0.5) que en 10 muestras de 10 dulces, debido a que muestras más pequeñas tienen más variabilidad. |
4 (36%) |
3.1 |
Razonar sobre el valor esperado de una muestra particular conocida la estructura poblacional. |
Si una ruleta con cuatro letras (A, B, C, D) está equilibrada, el número de letras que aparecen sería igualmente probable, ya que hay cuatro posibilidades y cada una de las letras tiene una probabilidad de un cuarto. Entonces, es usual que aparezcan entre 2 o 3 letras B en 10 giros. |
11 (100%) |
3.2 |
Construir el modelo de simulador de la población en un contexto dado. |
Si se asume que la ruleta está equilibrada, cada letra (A, B, C, D) tiene una probabilidad de un cuarto. |
9 (82%) |
3.3 |
Razonar sobre una muestra inusual en un contexto dado, conocida la distribución muestral para un tamaño dado de muestra. |
Un resultado de 5B en 10 giros es inusual si la ruleta está equilibrada, porque en la distribución de 100 muestras hay únicamente 4 casos donde 5B o más sucedieron en 10 giros. |
5 (45%) |
3.4 |
Generalizar y obtener conclusiones de una población a partir de la distribución muestral. |
La ruleta es más probable que esté equilibrada porque 2Bs y 3Bs aparecieron en la mayoría de las simulaciones. |
2 (18%) |
3.5 |
Razonar y articular sobre la relación entre tamaño de muestra y la forma de la distribución muestral |
La distribución de la proporción de B obtenida de 100 muestras de 20 giros debe ser más angosta que en muestras de 10 giros, porque hay menos variabilidad en una muestra más grande. |
8 (73%) |
3.6 |
Hacer una conclusión de una población desde una muestra en asociación con el cambio en el tamaño de muestra |
Debido a que 100 muestras de 20 giros tienen una distribución más angosta que una de una de 10 giros es menos probable obtener un resultado inusual con una ruleta equilibrada. Por lo tanto, 100 muestras de 20 giros pueden tener una evidencia más fuerte para apoyar que la ruleta no esté equilibrada. |
7 (64%) |
4.1 |
Razonar sobre una colección de datos a partir de casos individuales de un agregado. |
Inválido. La afirmación se enfoca en algunos datos no en la tendencia general de los datos. |
6 (55%) |
4.2 |
Razonar sobre posibles diferencias entre dos poblaciones basados en las diferencias observadas entre dos muestras de datos. |
Válido. Porque el promedio de tiempo para el grupo que tomó la nueva fórmula es menor que el promedio de la vieja fórmula. |
7 (64%) |
4.3 |
Razonar sobre posibles diferencias entre dos poblaciones basados en diferencias observadas entre dos muestras de datos. |
Inválido. Aunque los tamaños de muestra son diferentes para los dos grupos, podemos obtener una conclusión debido a que ambos tamaños de muestra son grandes. |
6 (55%) |
5 |
Comprender la definición de distribución muestral. Comprender el papel de la distribución muestral. |
Ya que se desea calcular el costo de una muestra de 25 libros, necesitamos la distribución muestral de todas las muestras de tamaño 25 de la población (universidad). |
6 (55%) |
6.1 |
Comprender la relación entre distribución de una muestra y distribución población. |
Una sola muestra aleatoria de 500 valores puede ser representativa (parecida) de una población. |
5 (45%) |
6.2 |
Comprender la relación entre distribución muestral y distribución población. |
Una distribución de 500 muestras se comporta de acuerdo con el teorema del límite central: normalmente distribuida, centrada en la media y con menos variabilidad. |
4 (36%) |
7 |
Comprender el efecto del tamaño de muestra en la distribución muestral. Comprender cómo el error de muestreo está presente y relacionado con una inferencia. |
La muestra más grande y la media muestral más pequeña proporcionan la más fuerte evidencia al enunciado. |
4 (36%) |
8.3 |
Interpretar la relación entre intervalo de confianza y margen de error. |
Si el nivel de confianza se incrementa, el margen de error se incrementa, por lo tanto, el rango de valores es más amplio. |
8 (73%) |
9 |
Comprender la importancia del muestreo aleatorio (reconocer un muestreo sesgado) |
Es un muestreo sesgado porque la muestra no es representativa de la población. |
6 (55%) |