DICCIONARIO DE ESTADISTICA

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DICCIONARIO DE ESTADISTICA

A
Aceptación social. Tendencia de los entrevistados a dar respuestas que quizá no son exactas pero que pueden ser aceptables, desde el punto de vista social.

Actitud. Procesos permanentes perceptuales, basados en el conocimiento, evaluativos y orientados a la acción de un individuo con respecto a un objeto fenómeno.

Administración para calidad total. Conjunto de planteamientos que permiten a los administradores de sistemas equilibrar los productos de una empresa con las expectativas de los consumidores.

Afijación igual. Denota la selección de un número constante de unidades de muestreo a partir de cada estrato.

Afijación óptima. Se refiere a la meta de asignar razones de muestreo a los estratos, de manera que se obtenga la mínima varianza para la media total por unidad de costo.

Alcance intercuartil. Diferencia entre los valores del primer y tercer cuartiles; esta diferencia representa el alcance de la mitad central del conjunto de datos.

Alcance interfractil. Medida de la dispersión entre dos fractiles de una distribución; es decir, la diferencia entre los valores de dos fractiles.

Alcance. Distancia entre los valores más bajo y más alto de un conjunto de datos.

Aleatoriedad. Método para controlar las variables extrínsecas que comprende la asignación aleatoria de las unidades de prueba a los grupos experimentales, con el uso de números aleatorios. Las condiciones de tratamiento se asignan al azar a los grupos experimentales.

Alfa (a). Probabilidad de cometer un error de tipo I.

Alfa de Cronbach's. Valores negativos para alfa ocurren cuando el promedio entre las correlaciones es negativo, que viola el modelo de relatividad. Si las variables están estandarizadas (tienen una desviación estándar de 1), el coeficiente de relatividad esta basado sobre el promedio de las variables dentro de la prueba. Si las variables no se encuentran estandarizadas, este se basa en el promedio de las covariancias entre las variables.

Alternativa implícita. Alternativa que no se expresa en forma explícita.

Ambiente de campo. Escenario experimental en las condiciones de mercado reales.

Ambiente de laboratorio. Escenario artificial para la experimentación, en el cual el investigador crea las condiciones deseadas.

Análisis bivariado. Análisis de dos variables simultáneamente.

Análisis conjunto. Técnica que trata de determinar la importancia relativa que los consumidores dan a los atributos sobresalientes y las utilidades que dan a los niveles de los atributos.

Análisis de componentes principales. Planteamiento para el análisis factorial que toma en cuenta la varianza en los datos.

Análisis de conjunto híbrido. Forma de análisis conjunto que simplifica la tarea de recopilación de datos y estimar las interacciones seleccionadas, así como todos los efectos principales.
Análisis de contenido. Descripción objetiva, sistemática y cuantitativa del contenido manifiesto de una comunicación.

Análisis de correlación. Técnica para determinar el grado hasta el cual las variables están relacionadas linealmente.

Análisis de correspondencia. Técnica de la MDS para colocar los datos cualitativos en una escala que incluye los renglones y columnas de la tabla de contingencia de entrada en las unidades correspondientes, de modo que cada uno pueda representarse en el mismo espacio de dimensiones bajas.

Análisis de factorial común. Planteamiento para el análisis factorial que estima los factores sólo con base en la varianza común.

Análisis de la covarianza (ANCOVA). Procedimiento avanzado de análisis de varianza en el cual los efectos de una o más variables extrañas con escalas métricas se eliminan de la variable dependiente antes de realizar el ANOVA.

Análisis de la varianza de medidas repetidas. Técnica de ANOVA que utiliza cuando los sujetos se exponen a una o más condiciones de tratamiento y se obtienen medidas repetidas.

Análisis de perfil. Método para analizar datos del diferencial semántico, en el cual una media aritmética o mediana se calcula para cada conjunto de opuestos polares y para cada objeto evaluado.

Análisis de regresión simple. Procedimiento para derivar una relación matemática, en forma de ecuación, entre una variable dependiente métrica y una variable independiente métrica.

Análisis de regresión. Procedimiento estadístico para analizar las relaciones de asociación entre una variable dependiente métrica y una o más variables independientes.

Análisis de tendencias. Método para ajustar la falta de respuesta, en el que el investigador trata de deducir una tendencia entre los entrevistados iniciales y posteriores. Esta tendencia se proyecta a las personas que no respondieron a fin de estimar su característica de interés.

Análisis de variancia (ANOVA). Técnica estadística utilizada para probar la igualdad de tres o más medias de muestra y, de este modo, hacer inferencias sobre si las muestras provienen de poblaciones que tienen la misma media.

Análisis de varianza con n direcciones. Modelo de ANOVA en el que participan uno o más factores.

Análisis de varianza multivariado (MANOVA). Técnica del ANOVA que utiliza dos más variables dependientes métricas.

Análisis de varianza no métrica. Técnica del ANOVA para examinar la diferencia en las tendencias centrales de más de dos grupos cuando la variable dependiente se mide con base en una escala ordinal.

Análisis de varianza para regresión. Procedimiento para calcular el cociente F utilizado para probar la significación de la regresión como un todo.

Análisis de varianza unidereccional de Kruskal Wallis. Prueba no métrica del ANOVA que emplea el valor de clasificación de cada caso, no sólo su ubicación en relación con la mediana.

Análisis de varianza unidireccional. Técnica del ANOVA en la cual hay un solo factor.

Análisis de vestigios. Estrategia en la que recopilación de datos se basa en los vestigios, o evidencias, físicos del comportamiento anterior.

Análisis del tono de voz. Medición de las reacciones emocionales por medio de los cambios en la voz del entrevistado.

Análisis discriminante de dos grupos. Técnica del análisis discriminante en la que la variable de criterio tienen dos categorías.

Análisis discriminante discreto. Análisis discriminante en el que los indicadores entran en forma secuencial con base en su capacidad para discriminar entre los grupos.

Análisis discriminante múltiple. Técnica del análisis discriminante en la que la variable de criterio comprende tres o más categorías.

Análisis discriminante. Técnica para analizar los datos cuando la variable dependiente o criterio es categórico y las variables independientes o de predicción tienen naturaleza de intervalo.

Análisis exploratorio de datos. Métodos para analizar datos que requieren de muy pocas suposiciones principales.

Análisis exploratorio de datos. Métodos para analizar datos que requieren de muy pocas suposiciones principales.

Análisis externo de las preferencias. Método para configurar un mapa espacial, de modo que los puntos ideales o vectores, que se basan en los datos de las preferencias, se ajustan en un mapa espacial que se deriva de los datos de las percepciones.

Análisis factorial. Procedimiento que se utiliza sobre todo para la reducción y el resumen de datos.

Análisis intercultural. Tipo de análisis entre varios países en el cual pueden agruparse los datos de cada país y después analizarse las estadísticas agrupadas.

Análisis interno de las preferencias. Método para configurar un mapa espacial, de modo que éste representa tanto las marcas o estímulos como los puntos o vectores de los entrevistados y se deriva únicamente de los datos de las preferencias.

Análisis pancultural. Análisis en todos los países en el que se agrupan y analizan los datos de todos los entrevistados de esos países.

Análisis por conglomerado. Técnica de interdependencia de análisis multivariado de datos que emplea como base una matriz de asociaciones entre variables u objetos; la técnica forma subgrupos y asigna variables u objetos a estos grupos.

Análisis previo. Aplicación del enfoque de la teoría de las decisiones cuando las probabilidades de los resultados han sido evaluadas con base en un juicio actual sin el beneficio de información adicional.

Análisis Probit. Es una medida de relación entre un conjunto de variables dadas en proporciones. La variable dependiente (respuesta) es dicotómica.

Análisis señal/ruido. Busca diseñar el producto o el proceso lo suficientemente robusto para que satisfaga las variaciones a que se verá sometido tanto interna como externamente. Las variaciones internas son aquellas que ocurren durante el proceso de manufactura, mientras que las variaciones externas son las provocadas por los factores externos que normalmente no están bajo control del fabricante o el consumidor.

Análisis simbólico. Técnica parea realizar entrevistas de profundidad en la que se analiza el significado simbólico de los objetos al compararlos con objetos opuestos.

Análisis situacional. Proceso analítico de situaciones pasadas y futuras que enfrenta una organización para poder identificar problemas y oportunidades.

Árbol de decisiones. Despliegue gráfico del ambiente de decisiones, indicando opciones de decisión, estados de naturaleza, probabilidades relacionadas con esos estados de naturaleza y beneficios y pérdidas condicionales.

Árbol de probabilidades. Representación gráfica que muestra los resultados posibles de una serie de experimentos y sus respectivas probabilidades.

Arreglo de datos. Organización de los datos sin procesar por observación, tomados en orden descendente o ascendente.

Artefactos de demanda. Respuestas ofrecidas porque los entrevistados tratan de adivinar el propósito del experimento y contestan de acuerdo con éste.

Asimetría. Característica de una distribución que evalúa su simetría con respecto de la media.

Asociación condicional. Asociación entre dos variables condicionales sobre una o más variables de control.

Asociación de orden cero. También se conoce como asociación total; ésta es la asociación original entre dos variables, sin controlar ninguna otra variable.

Asociación de palabras. Técnica proyectiva en la que se les presenta a los entrevistados una lista de palabras. Después de cada palabra, se les pide que digan la primera que venga a su mente.

Atenuación exponencial. Es un proceso utilizado para revisar constantemente un pronóstico a la luz de la experiencia más reciente.

Atributos. Variables cualitativas que sólo poseen categorías.

Auditoría de cocina. Tipo de auditoría en la que el investigador realiza un inventario de las marcas, cantidades y tamaños de paquetes de productos que hay en la casa de un consumidor.

Auditoría. Proceso de recolección de datos que se deriva de los registros de materiales o de la realización de un análisis de inventarios. El investigador o sus representantes recopilan los datos personalmente y por lo general se basan conteos de objetos físicos más que de personas.

Autocorrelación. Es la correlación que existe entre una variable desfasada uno o más periodos y la misma variable.
B
Beta b. Probabilidad de cometer un error de tipo II.

Bloqueo. Método en el cual se busca los efectos externos de los experimentos.

C
Calidad. Apropiado para usarse o conformidad con respecto a los requisitos.

Calificación de factores. Calificaciones compuestas que se estiman para cada sujeto en los factores derivados.

Capacidad de generalización. Grado en el que un estudio, basado en una muestra, se aplica a la población en general.

Capacidad de proceso. Es el grado de variabilidad con que un proceso o una máquina genera una característica de calidad al ejecutar una operación determinada.

Características relevantes. Características, factores, atributos o variables que pueden afectar un diseño de investigación.

Caso. Unidad específica de análisis de un estudio, usualmente el encuestado.

Causación determinística. Concepto de causalidad de "sentido común" en el cual un sólo evento (causa) siempre genera otro evento (efecto).

Causación probabilística. Concepto científico de la causalidad en el cual un evento o una serie de eventos tienen como resultado la ocurrencia probable de otros.

Causas asignables. Ocurren debido al comportamiento anormal de uno o más factores de calidad, son pocas en número pero de gran influencia en la calidad del producto. Estas causas pueden ser estudiadas a fondo para disminuir o anular su influencia.

Causas no asignables. Ocurren al azar y se deben a la naturaleza tecnológica de máquinas, procesos y materiales. Estas causas tienen una influencia muy pequeña sobre la calidad del producto y no son determinantes para que el proceso salga fuera de control. Estas causas son independientes entre sí y su distribución de probabilidad no es conocida.

Censo. Conteo completo de los elementos de una población u objetos de estudio.

Certidumbre. Ambiente de decisión en el que sólo existe un estado de naturaleza.

Clase de extremo abierto. Clase que permite que el extremo superior o inferior de un esquema de clasificación cuantitativo no tenga límite.

Clase mediana. Clase de una distribución de frecuencias que contiene el valor mediano de un conjunto de datos.

Clasificación monádica. Procedimiento de evaluación donde los encuestados clasifican los temas en una escala de clasificación sin hacer referencia a otros temas de comparación.

Cociente F. Cociente utilizado en el análisis de varianza, entre otras pruebas, para comparar la magnitud de dos estimaciones de la varianza de la población para determinar si las dos estimaciones son aproximadamente iguales; en ANOVA, se utiliza el cociente de la varianza entre columnas entre la varianza dentro de columnas.

Cociente R calculado. Estadística que se utiliza para probar la significación de la regresión como un todo.

Codificación. Asignar un código numérico para representar una respuesta específica a una pregunta específica junto con el registro de los datos y la posición en la comuna que ocupará el código.

Código de campo fijo. Código en el que la cantidad de registros para cada entrevistado es el mismo y los mismos datos aparecen en las mismas columnas para todos los entrevistados.

Códigos anormales. Códigos no definidos en el libro de códigos para una determinada variables.

Coeficiente alfa. Medida de la confiabilidad de consistencia interna que es el promedio de todos los coeficientes de división a la mitad posible que resultan de distintas divisiones de las partidas de la escala.

Coeficiente de contingencia. Medida de la fuerza de la asociación en una tabla de cualquier tamaño.

Coeficiente de correlación de rango. Medida del grado de asociación ente dos variables que está basada en los rangos de observaciones, no en sus valores numéricos.

Coeficiente de correlación parcial. Medida de la asociación entre dos variables después de controlar o ajustar los efectos de una o más variables adicionales.

Coeficiente de correlación. Raíz cuadrada del coeficiente de determinación. Su signo indica la dirección de la relación entre dos variables, directa o inversa.

Coeficiente de determinación múltiple. Porcentaje de la variación de la variable dependiente que es explicado por la regresión. R2 mide qué tan bien la regresión múltiple se ajusta a los datos.

Coeficiente de determinación. Medida de la proporción de variación en Y, la variable dependiente, que es explicada por la línea de regresión, esto es, por la relación de Y con la variable independiente.

Coeficiente de variación. Medida relativa de la dispersión, comparable por medio de distribuciones diferentes, que expresa la desviación estándar como porcentaje de la media.

Coeficiente phi. Medida de la fuerza de la asociación en el caso especial de una tabla con dos renglones y dos columnas (una tabla 2 x 2).

Colinealidad. Es la situación en la cual las variables independientes de una ecuación de regresión múltiple se encuentran altamente intercorrelacionadas.

Comparación. Método para controlar las extrínsecas que consisten en comparar las unidades de prueba con base en un conjunto de variables de antecedentes clave, antes de asignarlas a las condiciones de tratamientos.

Componente afectivo. Uno de los tres componentes principales de las actitudes, relacionado con los sentimientos de una persona con respecto a un objeto o fenómeno.

Componente aleatorio. Mide la variabilidad de la serie tiempo después de quitar otros componentes.

Componente cíclico. Es la fluctuación en forma de onda alrededor de la tendencia.

Componente cognoscitivo. Uno de los tres componentes principales de las actitudes relacionado con las persuasiones de un individuo acerca de un objeto o fenómeno.
Componente del comportamiento. Uno de los tres principales componentes de las actitudes, relacionado con la destreza de una persona para responder con su comportamiento a un objeto o fenómeno.

Componente estacional. Es un patrón de cambio que se repite a sí mismo año tras año.

Comunalidad. En Componentes Principales y Análisis Factorial, la comunalidad es proporción de la variancia de cada variable explicada por los factores.

Condensación. Fenómeno psicológico que tiene lugar cuando un individuo condensa o comprime el tiempo, recordando un evento como si hubiera ocurrido en una fecha más reciente que en la que en realidad ocurrió.

Confiabilidad de consistencia interna. Estrategia para evaluar la consistencia interna del grupo de partidas al sumar las consistencias individuales para las partidas en el conjunto a fin de formar una clasificación total para las escala.

Confiabilidad de división a la mitad. Forma de confiabilidad de consistencia interna en las que las partidas, que constituyen la escala, se divide a la mitad y las mitades que resultan se correlacionan.

Confiabilidad de formas alternativas. Estrategia para evaluar la confiabilidad que requiere el uso de dos formas equivalentes de una escala que se elabora y que los mismos participantes se midan en dos ocasiones diferentes.

Confiabilidad de segunda prueba. Estrategia para evaluar la confiabilidad en la cual se aplica a los entrevistados grupos idénticos de partidas en dos ocasiones diferentes, en condiciones tan equivalentes como sea posible.

Confiabilidad. Grado hasta el cual el proceso de medición está libre de errores aleatorios.

Conglomerado jerárquico. Procedimiento de conglomerado que se caracteriza por el desarrollo de una jerarquía o estructura en forma árbol.

Conglomerado no jerárquico. Procedimiento que asigna o determinan un centro de conglomerado y después agrupa todos los objetos dentro del valor de umbral que se especifica previamente a partir del centro.

Conglomerado por aglomeración. Procedimiento de conglomerado jerárquico en el que cada objeto empieza en un conglomerado separado. Los conjuntos se forman al agrupar los objetos en conglomerados cada vez más grandes.

Conglomerado por división. Procedimiento conglomerado jerárquico en el que los objetos inician en un conglomerado enorme. Los conglomerados se forman al dividir este conjunto en conglomerados cada vez más pequeños.

Conjunto de datos. Una colección de datos.

Constante de aceptabilidad. Es la constante que se extrae de tablas con base en el tamaño de la muestra y el AQL. Este valor se compara con el estadístico de calidad para definir si se acepta o se rechaza el lote.

Contraste a posteriori. Contraste que se realizan después del análisis. Por lo general, son pruebas de comparaciones múltiples.

Contrastes a priori. Contraste que se determinan antes de realizar el análisis, con base en el marco teórico del investigador.

Contrastes. En el ANOVA, método para examinar las diferencias entre dos o más medias de los grupos de tratamiento.

Control de calidad. Es el acto verificar que algún material cumple con un patrón previamente establecido con el fin de corregir cualquier desviación.

Control de la muestra. Aspecto de la supervisión que asegura que los entrevistadores sigan estrictamente el plan del muestreo en lugar de seleccionar con base en la conveniencia o disponibilidad.

Control estadístico de procesos. Sistema ideado por Sheehart y que consiste en utilizar diagramas de control para rastrear la variación e identificar sus causas.

Control. Es un conjunto de actividades que se realizan con el fin de cerciorarse de que un determinado proceso o tarea se está llevando a cabo de acuerdo con los planes establecidos.

Correlación canónica. Método de dependencia de análisis multivariado de datos, apropiado para ser empleado con un conjunto de variables dependientes en escala de intervalo y un conjunto de variables independientes en escala de intervalos.

Correlación de interclase. Mide los efectos de la conglomeración. Se presenta comor rho, razón de homogeneidad. Mide la homogeneidad en términos de la porción de la varianza total de elementos debida a la pertenencia al grupo.

Correlación de rango. Método para hacer análisis de correlación cuando los datos no están disponibles en forma numérica, pero cuando la información es suficiente para clasificar los datos.

Correlación no métrica. Medida de correlación para dos variables no métricas que dependen de las clasificaciones para calcular la correlación.

Correlación serial. Existe cuando las observaciones sucesivas a través del tiempo se relacionan entre sí.

Correlación. Es una medida de la relación entre dos o más variables. La correlación puede tomar valores entre –1 y +1. El valor de –1 representa una correlación negativa perfecta mientras un valor de +1 representa una correlación perfecta positiva. Un valor de 0 representa una falta de correlación.

Correlograma. Es una herramienta gráfica para mostrar las autocorrelaciones de varios periodos desfasados de una serie de tiempo.

Corrida. Secuencia de ocurrencias idénticas precedidas y seguidas de diferentes ocurrencias o por ninguna.

Covariable. Variable independiente métrica que se emplea en el ANCOVA.

Covarianza. Relación sistemática entre dos variables, en la cual el cambio en una implica un cambio correspondiente en la otra.

Criterio de decisión. Reglas para seleccionar entre cursos de acción dados diferentes resultados de los datos.

Criterio de Laplace. Seleccionar la alternativa con el más alto valor promedio.

Criterio de recodo. Trazo del énfasis en comparación con las dimensiones que se utiliza en la MDS. El punto en el cual ocurre un recodo o doblez marcado indica una dimensión apropiada.

Cuadrado latino. Eficiente diseño experimental que hace innecesario usar un experimento factorial completo.

Cuartiles. Fractiles que dividen los datos en cuatro partes iguales.

Cuasiexperimentación. Diseño experimental en el cual el investigador tiene el control sobre los procedimientos de recolección de datos pero no tiene un control sobre la programación o aleatoriedad de los tratamientos.

Cuestionario. Técnica estructurada para recopilar datos, que consiste en una serie de preguntas, escritas u orales, que debe responder un entrevistado.

Curtosis. El grado de agudeza de una distribución de puntos.

Curva característica de operación. Gráfica que muestra las probabilidades que un esquema de muestreo de aceptación acepte una remesa como función de la calidad de entrada de dicha remesa.

Curva de calidad promedio de salida. Gráfica que muestra cómo la fracción promedio a lo largo de unidades defectuosas en lotes aceptados mediante un esquema de muestreo varía en función de la calidad de entrada de los lotes.

Curva de frecuencias. Polígono de frecuencias alisado mediante el aumento de clases y puntos de dato a un conjunto de datos.

Curva de potencia. Gráfica de los valores de la potencia de una prueba por cada valor dem , u otro parámetro de población para el que la hipótesis alternativa es cierta.
D
Datos continuos. Datos que pueden pasar de una clase a la siguiente sin interrumpirse y que pueden expresarse mediante números enteros o fraccionarios.

Datos de seguimiento por volumen. Datos de rastreo que proporcionan información acerca de las compras por marca, tamaño, precio y sabor o formulación.

Datos del lector óptico de barras. Registro de datos que se realiza al pasar los productos sobre un lector óptico láser que lee, en forma óptica, la descripción codificada en barras empresa sobre la mercancía.

Datos discretos. Datos que no pasan de una clase a la siguiente sin que haya una interrupción; esto es, en donde las categorías representan valores o cuentas distintas que pueden representarse mediante números enteros.

Datos externos. Datos que se obtienen de una fuente diferente de la organización para la cual se está llevando a cabo la investigación.

Datos internos. Datos disponibles dentro de la organización para la cual se lleva a cabo la investigación.

Datos métricos. Datos que tienen naturaleza de intervalo o razón.

Datos no métricos. Datos que se derivan de una escala nominal u ordinal.

Datos primarios. Datos que origina el investigador para aplicarse, específicamente, al problema de investigación.

Datos secundarios. Datos recopilados para un propósito diferente al problema que se está manejando.

Datos sin procesar. Información antes de ser organizada por métodos estadísticos.

Datos. Colección de Cualquier número de observaciones relacionadas sobre una o más variables.

Deciles. Fractiles que dividen los datos en diez partes iguales.

Deflación de precios. Es el proceso mediante el cual se expresan términos de una serie en colones constantes.

Defunción fetal. Muerte de un producto de la concepción, acaecida antes de su expulsión completa del cuerpo de la madre, independientemente de la duración del embarazo.

Demanda de la empresa. La participación de la empresa en la demanda del mercado.

Demanda de mercado. Volumen total de un producto que compraría un grupo de clientes determinado en un período de tiempo y en un área geográfica definidos, dados un medio ambiente y un programa de mercadeo específico.

Dependencia estadística. Condición en la que la probabilidad de presentación de un evento depende de la presentación de algún otro evento, o se ve afectada por ésta.

Depuración de los datos. Revisiones extensas y a fondo para la consistencia y el manejo de las preguntas no respondidas.

Desempeño de roles. Técnica en la cual al encuestado se le presenta una situación verbal o visual y se le pide que mencione cómo las persuasiones y los sentimientos de otra persona se relacionan con la situación; también se conoce como la técnica de tercera persona.

Desestacionalización. Proceso estadístico utilizado para eliminar los efectos de la estacionalidad o de una serie temporal.

Desviación estándar máxima del proceso. Es el valor más grande de la desviación estándar del proceso que se genera bajo condiciones dadas. Es decir, es el valor más grande des que se genera para un AQL cuando el proceso está centrado.

Desviación estándar muestral máxima. Es el valor más grande de la desviación estándar muestral que se genera bajo condiciones dadas.

Desviación estándar. Raíz cuadrada positiva de la varianza; medida de dispersión con las misma unidades que los datos originales, más bien que en las unidades al cuadrado en que está la varianza.

Detector automático de interacción (DAI). Método de dependencia de análisis multivariado de datos adecuado para emplearse con una variable dependiente en escala de intervalos y variables independientes en escala nominal; técnica que involucra la aplicación repetida del ANOVA de una vía para reducir la muestra total a un número de subgrupos que son más homogéneos con respecto a la variable dependiente que en la muestra total.

Diagrama de causa y efecto. Otro nombre para el diagrama de esqueleto de pescado.

Diagrama de dispersión. Gráfica de puntos en una red rectangular; las coordenadas X y Y de cada punto corresponden a las dos mediciones hechas sobre un elemento particular de muestra, y el patrón de puntos ilustra la relación entre las dos variables.

Diagrama de esqueleto de pescado. Representación gráfica utilizadas para organizar las relaciones causa - efecto entre los factores que ocasionan problemas en los sistemas complejos.

Diagrama de Ishikawa. Otro nombre para los diagramas de esqueleto de pescado.

Diagrama de Pareto. Gráfica de barras que muestras grupos de causas de error ordenadas según su frecuencia de aparición.

Diagrama de Venn. Representación gráfica de los conceptos de probabilidad en la que espacio muestral está representado por un rectángulo y los eventos que suceden en el espacio muestral se representa como partes de dicho rectángulo.

Diagramas de control. Gráfica de algún parámetro de interés como x, R o p) con respecto al tiempo, utilizado para identificar variaciones asignables y hacer ajuste al promedio que se está controlando.

Diagramas p. Diagramas de control para inspeccionar la proporción de elementos de una remesa que cumplen con las especificaciones.

Diagramas R. Diagramas de control para inspeccionar la variabilidad de los procesos.

Diagramas . Diagramas de control para inspeccionar medias de procesos.

Diferencial semántico. Escala de clasificación de siete puntos extremos asociados con nombres bipolares que tienen un significado semántico.

Directorio de códigos. Directorio que contiene las instrucciones para la codificación y la información necesaria acerca de las variables en el conjunto de datos.

Diseño completamente aleatorio. Tipo más simple de experimentos diseñado; involucra únicamente una variable independiente, y los tratamientos se asignan aleatoriamente a las unidades de prueba.

Diseño cuadrado latino. Diseño estadístico que permite el control (estadístico) de dos variables externas que no interactúan, además de la manipulación de la variable independiente.

Diseño de bloques aleatorios. Diseño estadístico en el que las unidades de prueba se dividen en bloques con base en una variable externa, para asegurar que los diversos grupos experimentales y de control se comparan en cuanto a esa variable.

Diseño de cuatro grupos de Solomon. Diseño experimental real que controla los efectos de las variables externas y los efectos de pruebas interactivas.

Diseño de dígitos aleatorios del directorio. Diseño de investigación para las encuestas por teléfono en el que una muestra de números se toma del directorio telefónico y se modifica para dar a los números no registrados la oportunidad de ser incluidos en la muestra.
Diseño de investigación. Plan básico que guía las fases de recolección y análisis de datos del proyecto de investigación.

Diseño de sección transversal. Diseño de investigación (generalmente asociado con la investigación descriptiva) que involucra el tomar una muestra de elementos de la población en un momento determinado.

Diseño experimental verdadero. Diseño experimental en el cual se eliminan o controlan todas las variables externas.

Diseño experimental. Conjunto de procedimientos que especifican; 1) las unidades de prueba y los procedimientos de muestreo, 2) las variables independientes, 3) las variables dependientes, y 4) cómo controlar las variables extrínsecas.

Diseño factorial. Diseño estadístico experimental que se utiliza para medir los efectos de dos o más variables independientes en diversos niveles, y para permitir las interacciones entre variables.

Diseño longitudinal. Diseño de investigación en el cual se mide, a través del tiempo, una muestra fija de elementos de una población.

Diseño longitudinal. Tipo de diseño de investigación que implica que los elementos de una población se mantienen fijos y se miden repetidamente la muestra permanece igual a lo largo del tiempo, de esta manera proporciona una serie de imágenes que, cuando se observan juntas, representan una ilustración muy real de la situación y los cambios que tiene lugar.

Diseño preexperimental. Diseños experimentales con debilidades inherentes que resultan en una validez interna cuestionable.

Dispersión. La extensión o variabilidad de un conjunto de datos.

Disposición de las llamadas. La disposición de las llamadas registra el resultado de las entrevistas.

Distancia euclideana. Raíz cuadrada de la suma de las diferencias cuadradas en los valores para cada variable.

Distribución asimétrica. Se presenta cuando la distribución de un conjunto de datos resulta con un promedio, una mediana y una moda con valores diferentes; también se considera como una distribución "sesgada".

Distribución bimodal. Distribución de puntos de datos en la que dos valores se presentan con mas frecuencias que los demás elementos del conjunto de datos.

Distribución binomial. Distribución que describe los resultados de un experimento conocido como proceso de Bernoulli.

Distribución de frecuencias relativas. Despliegue de un conjunto de datos en el que se muestra la fracción o porcentaje del total del conjunto de datos que entra en cada elemento de un conjunto de clases mutuamente exclusivas y colectivamente exhaustivas.

Distribución de frecuencias. Distribución matemática cuyo objetivo es obtener un conteo del número de respuestas asociadas con los distintos valores de una variable y expresar estos conteos en términos de porcentajes.

Distribución de ji cuadrada. Distribución asimétrica cuya forma depende únicamente del número de grados de libertad. Conforme se incrementa el número de grados de libertad, la distribución de ji cuadrada se hace más simétrica.

Distribución de la muestra. La distribución de los valores de la estadística de una muestra (calculada para cada muestra posible), que pueda tomarse de la población meta de acuerdo con un plan de muestreo específico.

Distribución de muestreo de la media. Una distribución de probabilidad de todas las medias posibles de muestras de un tamaño dado, n, de una población.

Distribución de muestreo de una estadística. Para una población dada, distribución de probabilidad de todos los valores posibles que puede tomar una estadística, dado un tamaño de muestra.

Distribución de Poisson. Distribución discreta en la que la probabilidad de presentación de un evento en un intervalo muy pequeño es un número también pequeño, la probabilidad de que dos o más de estos eventos se presenten dentro del mismo intervalo es efectivamente igual a cero, y la probabilidad de presentación del evento dentro del periodo dado es independiente de cuándo se presenta dicho periodo.

Distribución de probabilidad. Lista de los resultados de un experimento con las probabilidades que se esperarían ver asociadas con cada resultado.

Distribución discreta de probabilidad. Distribución en la que la variable tiene permitido tomar solamente un número limitado de valores.

Distribución F. Familia de distribuciones diferenciadas por dos parámetros (grados de libertad del numerador, grados de libertad del denominador), utilizada principalmente para probar hipótesis con respecto a variancias.

Distribución hipergeométrica. La distribución correcta para calcular el riesgo del consumidor; a menudo se le aproxima mediante la distribución binomial.

Distribución Ji-cuadrada. Familia de distribuciones de probabilidad, diferenciadas por sus grados de liberta, que se utiliza para probar un cierto número de hipótesis diferentes acerca de varianzas, proporciones y bondad de ajuste de distribuciones.

Distribución normal estándar. Distribución normal de probabilidad con media cero y una desviación estándar de 1.

Distribución normal. Distribución de una variable aleatoria continua que una curva de un solo pico y con forma de campana. La media cae en el centro de la distribución y la curva es simétrica con respecto a una línea vertical que pase por la media. Los dos extremos se extienden indefinidamente, sin tocar nunca el eje horizontal. Base para la inferencia estadística clásica que tiene forma de campana y apariencia simétrica. Todas sus medias de tendencias central son idénticas.

Distribución t de Student. Familia de distribución de probabilidad que se distinguen por sus grados de libertad individuales; es parecida, en forma, a la distribución normal; y se utiliza cuando se desconoce la desviación estándar de la población y el tamaño de la muestra es relativamente pequeño .

Distribución uniforme. Es una distribución de frecuencia del conjunto de los enteros no negativos. La frecuencia asignada a cualquiera de los enteros no negativos es 1, y la medida de la frecuencia cualquier conjunto A de enteros no negativos es su medida de conteo.

Distribuciones de frecuencias acumuladas. Despliegue de datos en forma de tabla que muestra cuántos datos están por encima o por debajo de ciertos valores.

Distribuciones de frecuencias. Despliegue organizado de datos que muestran el número de observaciones del conjunto de datos que entran en cada una de las clases de un conjunto de clases mutuamente exclusivas y colectivamente exhaustivas.

División de la variación total. En el ANOVA unidireccional, separación de variación observada en la variable dependiente en la variación debida a las variables independientes más la variación debida al error.

Dominios. Denotan subclases que han sido planeadas específicamente en el diseño de la muestra.
E

Ecuación de estimación. Fórmula matemática que relaciona la variable desconocida con las variables conocidas en el análisis de regresión.

Ecuación de segundo grado. Forma matemática que se utiliza para describir una curva parabólica que puede usarse en el análisis de tendencia de una serie temporal.

Edición. Una revisión de los cuestionarios con objeto de incrementar la precisión y exactitud.

Efecto de interacción. Efecto (el efecto total es mayor que la suma de sus efectos principales) que se presenta cuando la relación entre una variable independiente y una dependiente es diferente para diferentes categorías de otra variable independiente.

Efecto de prueba interactiva. Efecto en el cual una medición previa afecta la respuesta de las unidades de prueba a la variable independiente.

Efecto de prueba principal. Efecto de prueba que ocurre cuando una observación previa afecta una observación posterior.

Efecto. En ANOVA, significa una diferencia en las medias de los tratamientos con respecto a la media principal.

Eficiencia estadística. Comparación de los errores estándar generados por los diferentes procedimientos de muestreo.

Eficiencia global. Distribución relativa de un procedimiento muestral basado en su eficiencia y costo estadístico; se define como el costo por error estándar.

Elemento de estudio. Objeto que posee la información que busca el investigador y acerca del cual deben hacerse las inferencias. Es la unidad de análisis, y su naturaleza se determina mediante los objetivos de la investigación.

Eliminación apareada según criterio del investigador. Método para manejar los valores faltantes en el que todos los casos o entrevistados con cualquier valor faltante no se descartan automáticamente; en vez de ello, para cada cálculo, se toman en cuenta sólo los casos o entrevistados con respuestas completas.

Eliminación del caso según el criterio del investigador. Método para manejar las preguntas no respondidas en el que los casos o los entrevistados con cualquier repuesta faltante se descartan del análisis.

Encuestas de mercado. Una encuesta de mercado puede servir como un medio para evaluar el impacto que el producto está teniendo en el mercado. Se pueden hacer preguntas que retroalimenten el diseño, el proceso o la calidad de materiales usados.

Encuestas. Entrevistas a personas utilizando un cuestionario diseñado en forma previa.

Enlace completo. Método de enlace que se basa en la distancia máxima o la estrategia del vecino más lejano.

Entrevista de profundidad. Entrevista personal, no estructurada y directa en la que un entrevistador altamente capacitado sondea a un solo entrevistado a fin de descubrir motivaciones, creencias, actitudes y sentimientos ocultos sobre un tema.

Entropía. Cuando en la evolución de una medición existe un desorden en sus características o datos permitiendo no llegar a ninguna conclusión.

Error aleatorio. Error que surge de diferencias o cambios aleatorios en los entrevistados o las situaciones de medición.

Error de medición. La variación en la información que el investigador y la información que genera el proceso de medición empleado.

Error de muestreo. Error o variación entre estadísticas de muestra debido al azar; es decir, diferencias entre cada muestra y la población, y entre varias muestras que se deben únicamente a los elementos que elegimos para la muestra.

Error en la respuesta. Tipo de error por falta de muestreo que surge cuando los entrevistados dan respuestas imprecisas o cuando éstas se registran o analizan en forma equivocada. Puede definirse con la variación entre el valor de la media de la variable en la muestra neta y el valor de la media observada que se obtienen en el proyecto de investigación.

Error estándar de la estimación. Medida de la confiabilidad de la ecuación de estimación, que indica la variabilidad de los puntos observados alrededor de la línea de regresión, esto es, hasta qué punto los valores observados difieren de sus valores predichos sobre la línea de regresión.

Error estándar de la media. La desviación estándar de la distribución de muestreo de la media; una medida del grado en que se espera que varíen las medias de las diferentes muestras de la media de la población, debido al error aleatorio en el proceso de muestreo.

Error estándar de un coeficiente de regresión. Medida de nuestra incertidumbre acerca del valor exacto del coeficiente de regresión.

Error estándar del coeficiente de regresión. Medida de la variabilidad del coeficiente de regresión de muestra alrededor del verdadero coeficiente de regresión de población.

Error estándar. La desviación estándar de la distribución de muestreo de una estadística.

Error muestral. Diferencia entre el estadístico observado de la muestra probabilística y el parámetro de la población.

Error por falta de muestreo. Error que puede atribuirse a fuentes distintas a la del muestreo; puede ser aleatorio o no.

Error por falta de respuesta. Tipo de error no aleatorio que ocurre cuando alguno de los entrevistados que se incluyen en la muestra no contesta. Este error puede definirse como la variación entre el valor real de la variable de la muestra original y el valor real de la media en la muestra neta.

Error sistemático. Error que afecta la medición de manera constante y representa los factores estables que afectan, de la misma forma, la clasificación observada cada vez que se realiza la medición.

Error tipo 1. Error que se presenta cuando los resultados de la muestra llevan al rechazo de la hipótesis nula que en realidad es verdadera. También se conoce como error alfa.

Error tipo 2. Error que se presenta cuando los resultados de la muestra llevan a la aceptación de la hipótesis nula que en realidad es falsa. También se conoce como error beta.

Error total. Variación entre el valor real de la media de la población de la variable que se estudia y el valor de la media observada.

Errores de no-respuesta. Diferencia en las mediciones entre quienes responden a una encuesta y los que no responden.

Escala balanceada. Escala de clasificación que tiene igual número de categorías favorables y desfavorables.

Escala clasificación de partida. Escala de medición que tiene números o descripciones breves asociados con cada categoría. Las categorías se ordenan en términos de su posición en la escala.

Escala comparativas. Uno de dos tipos de técnicas de escalas en el cual hay una comparación directa de los objetos de estímulo entre sí.

Escala de actitud. Diferentes definiciones operaciones desarrolladas para la medición del "constructo" de actitud.

Escala de clasificación continua. Escala de medición que pide a los entrevistados que califiquen los objetos al escribir una marca en la posición apropiada en la línea, que va de un extremo de la variable de criterio al otro. La forma puede variar considerablemente. También se conoce como escala de clasificación gráfica.

Escala de clasificación forzada. Escala de clasificación que obliga a los entrevistados a expresar una opinión porque no se ofrece una opción de "sin opinión" ni "sin conocimientos".

Escala de clasificación. Escala de autoinforme que involucra escalas ordinales, de intervalo o de razón en las cuales el encuestado indica la posición sobre un continuo o dentro de categorías ordenadas que corresponden a su actitud; incluye tanto escalas gráficas como verbales de clasificación.

Escala de comparación apareada. Técnica de escalas comparativas en la que se presenta a un entrevistado dos objetos a la vez y se le pide que seleccione uno del par, de acuerdo con cierto criterio. Los datos que se obtienen son de naturaleza ordinal.

Escala de intervalos. Escala en el cual los números se utilizan para clasificar objetos, de manera que las distancia numéricamente iguales en la escala representan distancias iguales en la característica que se mide.

Escala de Likert. Escala de medición con cinco categorías de respuesta que van de "por completo en desacuerdo" a "por completo de acuerdo", y pide a los entrevistados que indiquen un grado de acuerdo o desacuerdo con cada una de una serie de afirmaciones relacionadas con los objetos de estímulo.

Escala de rango – orden. Técnica de autoinforme en la cual el encuestado ordena diferentes objetos con respecto a la actitud en cuestión.

Escala de razón. Escala de medición que tiene todas las propiedades de una escala de intervalo más un punto cero absoluto.

Escala de relación. La escala más alta. Ésta permite que el investigador identifique o clasifique los objetos, los coloque en orden de clasificación y compare los intervalos o diferencias. También es adecuada para calcular las relaciones de los valores de la escala.

Escala de Stapel. Escala para medir las actitudes, que consiste en un solo adjetivo en el punto medio de un rango de actitudes con número par.

Escala de suma constantes. Técnica de escalas comparativas en la que se pide a los entrevistados que distribuyan una cantidad constante de unidades como puntos, colones, fichas, etc., ente un conjunto de objetos de estímulo, con base en cierto criterio.

Escala equilibrada. Escala con un número igual de categorías favorables o desfavorables.

Escala estandarizada. Medición en desviaciones estándar a partir de la media de la variable.

Escala forzada. Escala de clasificación que no incluye la categoría de "sin opinión" o "sin conocimiento" y, por tanto, es necesario que los encuestados indiquen una posición en la escala de actitudes.

Escala indirecta. Técnica de autoinforme en la cual los juicios del encuestado acerca de diferentes preguntas se combinan para desarrollar una medida de su posición sobre la actitud en cuestión.

Escala nominal. Escala cuyos números sirven sólo como etiquetas o señales para identificar y clasificar los objetos, con una correspondencia estricta de uno a uno entre los números y los objetos.

Escala ordinal. Escala de clasificación en la que los números se asignan a los objetos para indicar el grado relativo con que se posee cierta característica. De modo, que es posible determinar si un objeto tiene mayor o menor cantidad de la característica que algún otro.

Escala sin procesar. Medición en las unidades originales de la variable.

Escala. Generación de un continuo en el que se colocan los objetos medidos.

Escalas de orden de clasificación. Técnica de escalas comparativas en la que se presentan, a los entrevistados, varios objetos en forma simultánea y se les pide que los ordenen o clasifiquen de acuerdo con su criterio.

Escalas multidimensionales (MDS). Procedimiento para representar las percepciones y preferencias de los entrevistados en forma espacial a través de una representación visual.

Escalas no comparativas. Uno de los tipos de técnicas de escalas en el cual cada objeto de estímulo se evalúa en forma independiente de los demás objetos en el conjunto de estímulos.

Espacio muestral. Conjunto de todos los resultados posibles de un experimento.

Esperanza. La esperanza (valor esperado o media) de una variable aleatoria discreta es la suma de los productos de sus valores por sus probabilidades asociadas.

Estadística. Rama de las matemáticas que se ocupa de reunir, organizar y analizar datos numéricos y que ayuda a resolver problemas como el diseño de experimentos y la toma de decisiones.

Estadística de ji cuadrada. Dato que se utiliza para probar la significación estadística de la asociación observada en una tabulación cruzada. Nos ayuda a determinar si existe una asociación sistemática ente las dos variables.

Estadística de prueba. Medida de cuánto se acerca la muestra a la hipótesis nula. Con frecuencia, sigue una distribución muy conocida, como la normal, t de Student o ji cuadrada.

Estadística descriptiva. Rama de la estadística que proporciona a los investigadores las mediciones resumidas para los datos en las muestras.

Estadística F. Relación de las varianzas de dos muestras.

Estadística inferencial. Rama de la estadística que permite a los investigadores hacer juicios de la población con base en los resultados generados por las muestras.

Estadística t. Estadística que supone que la variación tiene una distribución simétrica en forma de campana, que se conoce la media (o se supone que se conoce) y que la varianza de la población se estima a partir de la muestra.

Estadística. Ciencia que trata del desarrollo y aplicación de métodos eficientes de recolección, elaboración, presentación, análisis e interpretación de datos numéricos.

Estadísticas. Mediciones que describen las características de una muestra.

Estadístico de calidad. Es un estadístico similar al estadístico Z de la distribución normal, y que se calcula de igual forma, pues es la diferencia entre un valor x especificado y la media de la muestra dividida por la desviación estándar.

Estadístico inferior de calidad. Es el estadístico de calidad donde el valor de X es el límite inferior de especificación.

Estadístico superior de calidad. Es el estadístico de calidad conde el valor de x es le límite superior de especificación.

Estadístico. Descripción resumida de una medida en la muestra seleccionada.

Estado de naturaleza. Evento futuro que no está bajo el control del tomador de decisiones.

Estandarización. Proceso de corregir datos para reducirlos a la misma escala al obtener la media de la muestra y dividirla ente la desviación estándar.

Estilos de vida. Patrones distintivos de la manera en que se vive, que describen las actividades en que se ocupan las personas, sus intereses y las opiniones que tienen de sí mismo y del mundo que los rodea.

Estimación conjunta de la variancia. Promedio ponderado de la variancia de dos muestras usado para estimar la varianza común, al usar muestras pequeñas para probar la diferencia de dos medias de población.

Estimación por intervalo. Estimación del parámetro de la población utilizando un conjunto de valores comprendidos dentro de un intervalo.

Estimación puntual. Estimación del parámetro de la población con valor un solo valor calculado con la información de la muestra.

Estimación. Valor específico observado de un estimador.

Estimador coherente. Estimador que produce valores que se acercan más al parámetro de la población conforme aumenta el tamaño de la muestra.

Estimador consistente. Estadístico que se aproxima al parámetro de la población a medida que aumenta el tamaño de la muestra.

Estimador eficiente. Estimador con un menor error estándar que algún otro estimador del parámetro de la población, esto es, cuando más pequeño sea el error estándar de un estimador, más eficiente será ese estimador.

Estimador imparcial. Estimador de un parámetro de población que, en promedio asume valores por encima del parámetro de la población con la misma frecuencia, y al mismo grado, conque tiende a tomarlos por debajo del parámetro de la población.

Estimador insesgado. Estimador cuyo valor esperado es el parámetro o valor de la población.

Estimador suficiente. Estimador que utiliza toda la información disponible en los datos correspondientes a un parámetro.

Estimador. Estadística de muestra utilizada para estimar un parámetro de población.

Estrategia bayesiana. Método de selección en el que los elementos se seleccionan en forma secuencia. La estrategia bayesiana incorpora de manera explícita información previa sobre los parámetros de la población, así como los costos y probabilidades asociados a la toma de decisiones equivocadas.

Estrategia de embudo. Estrategia para ordenar las preguntas de un cuestionario en la que la secuencia empieza con las preguntas generales, seguidas por preguntas cada más específicas, a fin de evitar que las preguntas específicas desvíen las generales.

Estrategias derivadas. En la MDS, planteamientos con base en los atributos para recopilar los datos de las percepciones, al pedir a los entrevistados que califiquen los estímulos de acuerdo con los atributos identificados, utilizando escalas de diferencial semántico o Likert.

Estratos. Grupos dentro de una población formadas de tal manera que cada grupo es relativamente homogéneo, aunque existe una variabilidad más amplia entre los diferentes grupos.

Evento. Uno o más de los resultados posibles de hacer algo, o uno de los resultados posibles de realizar un experimento.

Eventos exhaustivamente colectivos. Lista de eventos que representa todos los resultados posibles de un experimento.

Eventos independientes. Dos eventos evento son independientes si el conocimiento de que uno ocurrirá o ya ha ocurrido no afecta la probabilidad del otro; más precisamente, si la probabilidad condicional de cada uno dada por el otro es la misma que la probabilidad incondicional.

Eventos mutuamente excluyentes. Eventos que no pueden presentar juntos.

Evidencia objetiva. Evidencia no sesgada que está fundamentada por hallazgos empíricos.

Experimento factorial. Experimento en el que cada factor involucrado se usa una vez con cada uno de los otros factores. En un experimento factorial completo, se utiliza cada nivel de cada factor con cada nivel de todos los demás factores.

Experimento. Proceso de manipular una o más variables independientes y medir su efecto sobre una o más variables dependientes, mientras se controlan las variables extrínsecas.

Externas. Observaciones que caen fuera de los límites de control de un diagrama de control.
F
Factor de corrección de continuidad. Correcciones utilizadas para mejor la precisión de la aproximación de una distribución binomial mediante una distribución normal.

Factor. Dimensión subyacente que explica las correlaciones entre un conjunto de variables.

Factores. Variables independientes categóricos. Para utilizar el ANOVA, todas las variables independientes deben ser categóricas (no métricas).

Fiabilidad. Es la probabilidad de que el sistema se encuentre en cualquiera de los estados fijadas en su misión y cumpla a cabalidad con las funciones asociadas con ese estado. Para calcularla se hace uso de funciones de probabilidad.

Finalidad. Es el objetivo que persigue un estudio para el logro de la meta trazada.

Fluctuación cíclica. Tipo de variación que se presenta en una serie temporal, en la cual el valor de la variable fluctúa alrededor de una línea de tendencia secular.

Fracción de muestreo. La fracción o porción de la población contenida en la muestra.

Frecuencia absoluta. Número total de elementos que aparecen en una determinada categoría.

Frecuencia relativa de presentación. Fracción de veces que a la larga se presenta un evento cuando las condiciones son estables, o frecuencia relativa observada de un evento en un número muy grande de intentos o experimentos.

Frecuencia relativa. Porcentaje de elementos totales que aparecen en una determinada categoría.

Frecuencias esperadas. Frecuencias que esperaríamos ver en una tabla de contingencia o en una distribución de frecuencias si la hipótesis nula es verdadera.

Fuera de control. Proceso que presenta observaciones externas, o que muestra patrones no aleatorios a pesar de que no haya observaciones externas.

Fuerza de campo. El grupo de entrevistadores y supervisores que participan en la recolección de datos.

Función discriminante. La combinación lineal de las variables independientes que desarrolla el análisis discriminante y que discrimina mejor entre las categorías de la variable dependiente.
G
Gamma. Estadística de prueba que mide la asociación entre dos variables del nivel ordinal. No realiza un ajuste para las uniones.

Ganancia condicional. Ganancia que resultaría de una combinación dada de opciones de decisión y un estado de naturaleza.

Ganancia esperada con información perfecta. Valor esperado de ganancia con certidumbre perfecta respecto a los estados de naturaleza que ocurrirán.

Ganancia esperada. Suma de las ganancias condicionales para una opción de decisión dada, cada una ponderada por la probabilidad de que suceda.

Ganancia marginal esperada. Ganancia marginal multiplicada por la probabilidad de vender esa unidad.

Ganancia marginal. Ganancia obtenida de vender una unidad adicional.

GLM multivariado. Análisis de variancia usado para probar hipótesis sobre la relación entre un conjunto de variables dependientes y uno o más factores o grupos de variables.

Grados de libertad. Número de valores de una muestra que podemos especificar libremente, después de que ya sabemos algo sobre dicha muestra.

Gráfica lineal. Presentación gráfica de magnitud en el conjunto de datos mostrado por la pendiente de una línea (o líneas) que ha sido situada con respecto a una escala horizontal o vertical.

Gráfico circular. Círculo que divide en secciones de tal manera que el tamaño de cada una de éstas corresponde a una proporción del total.

Gráfico de barras. Presentación gráfica de magnitud en el conjunto de datos, representada por la longitud de diferentes barras trazadas con referencia a una escala horizontal o vertical.

Gran media. La media para el grupo completo de sujetos provenientes de todas las muestras del experimento.

Grupo estático. Diseño preexperimental en el que hay dos grupos: el grupo experimental, que se expone al tratamiento, y el grupo de control. Las mediciones de ambos grupos se realizan sólo después del tratamiento y las unidades de prueba no se asignan en forma aleatoria.
H
Heteroscedasticidad. Se presenta cuando los errores o residuos no tienen una varianza constante a través de un rango completo de valores.
Hipótesis alternativa. Afirmación de que se espera alguna diferencia o efecto. La aceptación de la hipótesis alternativa dará lugar a cambios en las opiniones o acciones.

Hipótesis nula. Afirmación en la cual no se espera ninguna diferencia ni efecto. Si la hipótesis nula no se rechaza, no se hará ningún cambio.

Hipótesis simple. Es aquella que especifica completamente la distribución de la población principal.

Hipótesis. Enunciado o proposición no probados acerca de un factor o fenómeno de interés para el investigador. Una hipótesis estadística a un enunciado respecto a una población y usualmente es un enunciado respecto a uno a más parámetros de la población.

Histograma. Gráfica de un conjunto de datos compuesta de una serie de rectángulos cada uno con un ancho proporcional al alcance de los valores de cada clase y altura proporcional al número de elementos que entran en la clase, o altura proporcional a la fracción de elementos de la clase.

Historia. Eventos específicos externos al experimento pero que ocurren al mismo tiempo que éste.
I
Imputación. Método para ajustar la falta de respuesta al asignar la característica de interés a las personas que no respondieron con base en la similitud de las variables disponibles tanto para las personas que no respondieron como para quienes sí lo hicieron.

Incertidumbre. Falta de un conocimiento completo acerca de los posibles resultados de las acciones, con desconocimiento de las probabilidades de los posibles resultados.

Indagación. Técnica motivacional que se utiliza al hacer preguntas de investigación para inducir a los entrevistados a que amplíen, aclaren o expliquen sus respuestas y para ayudarles a enfocarse hacia el objetivo específico de la entrevista.

Independencia de variables aleatorias. Las variables aleatorias continuas x y y son independientes si y sólo si su función de densidad conjunta es el producto de sus funciones de densidad marginal respectivas.

Independencia estadística. Condición en la que presentación de algún evento no tiene efecto sobre la probabilidad de presentación de otro evento.

Índice de agregados no ponderado. Utiliza todos los valores considerados y asigna igual importancia a cada uno de estos valores.

Índice de agregados ponderado. Utilizando todos los valores considerados, este índice asigna pesos a estos valores.

Índice de cantidad. Medida de cuánto cambia el número o valor de una variable con el tiempo.

Índice de incidencia. Índice de ocurrencia de las personas calificadas para participar en el estudio, expresada como porcentaje.

Índice de precios al consumidor. Mide los cambios en los precios de un conjunto representativo de productos de consumo.

Índice de precios. Compara niveles de precios de un período a otro.

Índice de terminación. Porcentaje de entrevistados calificados que terminan la entrevista. Permite a los investigadores tomar en cuenta las negativas anticipadas de quienes califican.

Inferencia estadística. Proceso de generalizar los resultados de la muestra a los resultados de la población.

Información de clasificación. Características socioeconómicas y demográficas que se utilizan para clasificar a los entrevistados.

Información de identificación. Tipo de información que se obtiene en un cuestionario y que incluye el nombre, domicilio y número telefónico.

Informe de investigación. Presentación de los resultados de la investigación dirigida a una audiencia específica para obtener un determinado propósito.

Instrumentación. Variable externa relacionada con los cambios en la calibración del instrumento de medición que se emplea o los cambios en los observadores o evaluadores.

Instrumentación. Variable extraña que comprende cambios en el instrumento de medición (en los observadores o en las calificaciones mismas).

Interacción disordinal. Cambio en el orden de clasificación de los efectos de un factor en todos los niveles de otro.

Interacción ordinal. Interacción en la que el orden de clasificación de los efectos que pueden atribuirse a un factor no cambia en todos los niveles del segundo factor.

Interacción. Al evaluar la relación entre dos variables, una interacción ocurre si el efecto de X1 depende del nivel de X2 y viceversa.

Intersección. Constante para cualquier línea recta dada cuyo valor representa el valor de la variable Y cuando la variable X tiene un valor de 0.

Intervalo de confianza. Intervalo de valores que tiene designada una probabilidad de que incluya el valor real del parámetro de la población.

Intervalo muestral. Tamaño de la distancia ente los elementos seleccionados en un muestreo sistemático; el reciproco de la fracción muestral.

Investigación concluyente. Investigación diseñada para auxiliar a quien toma decisiones en la determinación, evaluación y selección del mejor curso de acción a seguir en una situación determinada.

Investigación cualitativa. Metodología de investigación no estructurada y exploratoria con base en muestras pequeñas que proporcionan un panorama y comprensión del escenario del problema.

Investigación cuantitativa. Metodología de investigación que busca cuantificar los datos y, por lo regular, aplica una forma de análisis estadístico.

Investigación de mercados. Es la identificación, recopilación, análisis y difusión sistemáticos y objetivos de la información, con el propósito de mejorar la toma de decisiones relacionada con la identificación y solución de problemas y oportunidades en la mercadotecnia.

Investigación descriptiva. Tipo de investigación concluyente que tiene como objetivo principal la descripción de algo, generalmente las características o funciones del mercado.
Investigación exploratoria. Diseño de investigación que tiene como objetivo primario facilitar una mayor penetración y comprensión del problema que enfrenta el investigador.

Investigación para resolver problemas. Investigación que se lleva a cabo para ayudar a resolver problemas específicos de mercadotecnia.

Incidencia. Casos nuevos de cierta enfermedad en un cierto período de estudio.
L
Lambda asimétrica. Medida del porcentaje de mejoría de la variable dependiente, dado el valor de la variable independiente en el análisis de la tabla de contingencia. Lambda varía también entre 0 y 1.

Lambda simétrica. Esta medida no hace ninguna suposición acerca de qué variable es dependiente. Mide la mejoría total cuando la predicción se hace en ambas direcciones.

Límites de confianza. Límites inferior y superior de un intervalo de confianza.

Límites de control. Límites superior e inferior de los diagramas de control. Para que el proceso esté bajo control, todas las observaciones deben caer dentro de estos límites.

Límites de tolerancia naturales. Son los que se establecen con base en el proceso en estudio. A partir de estos límites y tomando en cuenta factores adicionales se establecen los límites de especificación.

Límites dobles de especificación separados. Son límites de especificación para los que se dan AQL diferentes. Esto quiere decir que el límite superior tiene un AQL y el límite inferior otro que puede ser igual o diferente. Se denota con U el límite superior y con L el límite inferior.

Límites dobles de especificaciones combinados. Son límites de especificación para los que se da un solo AQL, lo que significa el límite superior y el inferior deben cumplir en conjunto con lo especificado por el AQL.

Línea de regresión. Una línea ajustada a un grupo de puntos para estimar la relación entre dos variables.

Listados traslapados. La aparición de algunas unidades de muestreo en dos o más listas.
M
Maduración. Variable extraña que se atribuye a los cambios en las unidades de prueba mismas y que ocurren con el paso del tiempo.

MANOVA multivariado. Análisis de variancia usado para probar hipótesis acerca de la relación entre un conjunto de variables dependientes intercorrelacionadas y uno o más factores o grupos de variables.

Mapa territorial. Instrumento para evaluar los resultados del análisis discriminante que traza en una gráfica la membresía de los grupos de cada caso.

Marcado de dígitos aleatorios. Técnica que se emplea para superar los problemas de los numerosos telefónicos recientes o que no están registrados, al seleccionar todos los dígitos del número de teléfono en forma aleatoria.

Marco de la muestra. Representación de los elementos de la población meta que consiste en una lista o grupo de indicaciones para identificar la población meta.

MDS métrica. Método de escala multidimensional que supone que los datos de entrada son métricos.

MDS no métrica. Tipo de escala multidimensional que supone que los datos de entrada son ordinales.

Media codificada. Método estadístico utilizado en análisis de serie temporales. En él se descartan los valores más alto y más bajo cuando se calcula la media.

Media. El promedio; valor que se obtiene al sumar todos los elementos en un conjunto y dividirlos entre el número de elementos.

Mediana. Medida de tendencia central que se da como el valor arriba del cual caen la mitad de los valores y abajo del cuál cae la otra mitad.

Medibilidad. Es una característica de los diseños que permite calcular, a partir de la propia muestra, estimaciones válidas o aproximaciones de su variabilidad de muestreo.

Medición. Asignación de números u otros signos a las características de los objetos, de acuerdo con ciertas reglas especificadas con anterioridad.

Medida de distancia. Medida de dispersión en términos de la diferencia entre dos valores del conjunto de datos.

Medidas de tendencia. Estadística que describe una ubicación dentro de un conjunto de datos. Las medidas de la tendencia describen el centro de la distribución.

Medidas de variabilidad. Estadística que indica la dispersión de la distribución.

Mejoramiento continuo de la calidad. Atención constante a la identificación y resolución de problemas en la administración total de calidad.

Mercado de prueba controlado. Programa de mercadotecnia que realiza una compañía de investigación externa en la experimentación de campo.

Mercado de prueba estándar. Mercado de prueba donde el producto se vende a través de canales de distribución regulares.

Mercado de prueba simulado. Un cuasimercado de prueba en el cual los entrevistados se seleccionan con anterioridad; después se observan sus compras y actitudes hacia el producto.

Mercados de prueba. Parte del mercado seleccionado con detenimiento y que es, en especial, adecuado para la mercadotecnia de prueba.

Métodos. Es un método para definir la aceptabilidad de un lote usando la desviación estándar del proceso.

Método centroide. Método de la varianza de conglomerado jerárquico en el cual la distancia entre dos conglomerados es la distancia entre sus centroides (medias para todas las variables).

Método de división para la optimización. Método de agrupación no jerárquico que permite la reasignación posterior de los objetos a los conglomerados a fin de optimizar un criterio general.
Método de encuesta. Cuestionario estructurado que se da a una muestra de la población y está diseñado para obtener información específica de los entrevistados.

Método de la varianza. Método de conglomerado jerárquico por aglomeración en el que los conglomerados se generan para maximizar la variancia dentro de los conglomerados.

Método de Laspeyres. Para ponderar el índice de agregados, este método utiliza como ponderaciones las cantidades consumidas durante el periodo base.

Método de mínimos cuadrados. Técnicas para ajustar una línea recta a través de un conjunto de puntos de tal manera que la suma de las distancias verticales cuadradas desde los n puntos a la línea se minimiza.

Método de observación. Método general de recolección de datos de los encuestados en el cual se registra el comportamiento del encuestado.

Método de Paasche. Para ponderar el índice de agregados, el método de Paasche utiliza como ponderaciones las cantidades consumidas durante el periodo actual.

Método de promedio relativos. Para construir un número de índice, este método encuentra el cociente del precio actual entre el precio base para cada producto, suma los porcentajes relativos resultantes y posteriormente divide el resultado entre el número de productos.

Método de pronósticos de series de tiempo. Métodos en los cuales se aplican técnicas estadísticas a los datos históricos a través del tiempo para obtener pronósticos.

Método de razón de promedio móvil. Método estadístico utilizado para medir la variación temporal. Emplea un índice que describe el grado de dicha variación.

Método de residuos. Método para describir la componente cíclica de una serie temporal. En éste se supone que la mayor parte de la variación de la serie que no es explicada por la tendencia secular se debe a factores cíclicos.

Método de umbral paralelo. Método de agrupación no jerárquico que específica varios centros de conglomerado de una sola vez. Se agrupan todos los objetos que se encuentran dentro de un valor de umbral que se especifica previamente a partir del centro.

Método del análisis conjunto. Modelo matemático que expresa la relación fundamental entre los atributos y la utilidad en el análisis conjunto.

Método directo. Planteamiento para el análisis discriminante que comprende el cálculo de la función discriminante de modo que todos los indicadores se incluyen en forma simultánea.

Método estadístico. Método para controlar las variables extrínsecas con la medición de éstas y el ajuste de sus efectos a través de métodos estadísticos.

Método s. Es un método para definir la aceptabilidad de un lote usando la desviación estándar muestral.

Métodos de enlace. Método de conglomerado jerárquico por aglomeración que agrupan los objetos con base en el cálculo de la distancia entre éstos.

Moda. Medida de tendencia central que se da como el valor que ocurre con mayor frecuencia en la distribución de una muestra.

Modelo analítico. Especificación explícita de un conjunto de variables y sus interrelaciones, diseñada para representar algún sistema o proceso real total o parcial.

Modelo autorregresivo. Expresa un pronóstico como una función de los valores previos de esa serie de tiempo.

Modelo de análisis discriminante. Modelo estadístico en el que se basa el análisis discriminante.

Modelo de clasificación real. Modelo matemático que proporciona un marco para comprender la exactitud de una medición.

Modelo de efectos aleatorios. Procedimiento ANOVA en el cual se permite la interpolación de los resultados entre tratamientos.

Modelo de efectos fijos. Procedimiento de ANOVA en el cual se hacen inferencias acerca de las diferencias entre el tratamiento administrado, pero no se hace interpolación entre los tratamientos.

Modelo de efectos mixtos. Procedimiento ANOVA que incluye variables independientes de tipos fijo y aleatorio.

Modelo de regresión múltiple. Ecuación que utiliza para explicar los resultados del análisis de regresión múltiple.

Modelo gráfico. Modelo analítico que proporciona una representación visual de las relaciones entre las variables.

Modelo matemático. Modelo analítico que describe en forma explícita las relaciones entre las variables, generalmente en forma de ecuación. Es una representación ideal (en la forma de un sistema, proposición, fórmula o ecuación) de un fenómeno físico, biológico o social. Así, un dado teórico perfectamente equilibrado, que se puede lanzar de forma aleatorio en un modelo matemático de un dado real.

Modelo verbal. Modelo analítico que proporciona una representación escrita de las relaciones entre las variables.

Mortalidad hospitalaria. Es la relación entre las defunciones ocurridas en un hospital y el total de los egresos hospitalarios.

Mortalidad infantil. Defunciones de los menores de 1 año en un área durante un período definido, generalmente un año calendario.

Mortalidad materna. Defunción de una mujer mientras está embarazada o dentro de 42 días siguientes a la terminación del embarazo, independientemente de la duración, debido a cualquier causa relacionada o agravada por el embarazo.

Mortalidad neonatal hospitalaria. Relación expresa en porcentaje entre las defunciones de recién nacidos en el hospital en un período y los nacimientos ocurridos en el mismo.

Mortalidad por causa. Conjunto de defunciones ocurridas en un año en cierta región determinada según la causa de muerte.

Mortalidad por edad. Defunciones ocurridas en un área durante un período definido (generalmente un año calendario) ordenadas por edades.

Mortalidad. Variable extraña que se atribuye a la pérdida de unidades de prueba mientras el experimento está en proceso.

Muestra de validación. Parte de la muestra total que se utiliza para verificar los resultados de la muestra de estimación.

Muestra representativa. Muestra que contiene las características importantes en las mismas proporciones en que están contenidas en la población.

Muestra. Colección de algunos elementos, pero no de todos, de la población bajo estudio, utilizada para describir poblaciones.

Muestras apareadas. Otro nombre para las muestras dependientes.

Muestras dependientes. Muestras extraídas de dos poblaciones de tal manera que los elementos de una muestra se equiparen con los elementos de la otras muestra, con el fin de permitir una análisis más preciso al controlar los factores externos.

Muestras independientes. Dos muestras que no están relacionadas en forma experimental. La medición de una muestra no tiene ningún efecto en los valores de la segunda muestra.

Muestras pareadas. En la prueba de hipótesis se parean las observaciones de modo que los dos conjuntos de observación se relacionan con los mismos sujetos.

Muestreo aleatorio simple. Métodos de selección de muestras que permiten a cada muestra posible una probabilidad igual de ser elegida y a cada elemento de la población una oportunidad igual de ser incluidos en la muestra.

Muestreo aleatorio. Las técnicas de muestreo aleatorio aseguran que cada elemento en la población de interés tenga una probabilidad (no nula) de ser incluido en la muestra.

Muestreo bola de nieve. Técnica de muestreo no probabilístico en que se selecciona al azar un grupo inicial de entrevistados. Los entrevistados subsecuentes se eligen con base en las referencias o la información que proporcionan los entrevistados iniciales. Con la obtención de referencias, este proceso puede llevarse a cabo en forma sucesiva.

Muestreo con reemplazo. Procedimiento de muestreo en el que los elementos se regresan a la población después de ser elegidos, de tal forma que algunos elementos de la población pueden aparecer en la muestra más de una vez.

Muestreo de aceptación. Procedimientos utilizado para decidir si se acepta o se rechaza una remesa de materias primas, basándose en la calidad de una muestra tomadas de dicha remesa.

Muestreo de aleatorio. Método para seleccionar una muestre de una población en el que todos los elementos de la población tienen igual oportunidad de ser elegidos en la muestra.

Muestreo de áreas. Forma común de muestreo de conglomerados en la que éstos consisten en áreas geográficas como distritos, segmentos censales, cuadras u otras descripciones de áreas.

Muestreo de encuestas. Estudia los métodos para seleccionar y observar una parte (muestra) de la población con el fin de hacer inferencias acerca de toda la población.

Muestreo de juicio. Método para seleccionar una muestra de una población en el que se usa el conocimiento o la experiencia personal para identificar aquellos elementos de la población que deben incluirse en la muestra.
Muestreo de racimo. Método de muestreo aleatorio en el que la población se divide en grupos o racimos de elementos, luego se selecciona una muestra aleatoria de estos racimos.

Muestreo estratificado no proporcionado. Muestreo en el cual el tamaño total de la muestra se distribuye en estratos en forma no proporcionada con respecto al tamaño de la población de los estratos.

Muestreo estratificado. Método de muestreo aleatorio en el que la población se divide en grupos homogéneos, o estratos, y los elementos dentro de cada estrato se seleccionan al azar de acuerdo con una de dos reglas: 1) Un número específico de elementos se extrae de cada estrato correspondiente a la porción de ese estrato en la población, o 2) igual número de elementos se extraen de cada estrato, y los resultados son valorados de acuerdo con la porción del estrato de la población total.

Muestreo no probabilístico. Técnicas de muestreo que no utilizan procedimientos de selección por casualidad, sino que más bien dependen del juicio personal del investigador.

Muestreo por conglomerados. Técnica de muestreo probabilística en la que la población meta se divide primero en subpoblaciones mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas, llamados conglomerados, y después se selecciona una muestra aleatoria de conglomerados con base en una técnica de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple. Para cada conglomerado seleccionado, se incluyen todos los elementos en la muestra o se toma una muestra de elementos en forma probabilística.

Muestreo por conveniencia. Técnica de muestreo no probabilístico que trata de obtener una muestra de elementos convenientes. La selección de las unidades de muestra se deja principalmente al entrevistador.

Muestreo por cuota. Técnica de muestreo no probabilístico que es un muestreo por juicio restringido de dos etapas. La primera etapa consiste en el desarrollo de categorías de control o cuotas de los elementos de la población. En la segunda etapa, los elementos de la muestra se seleccionan con base en la conveniencia o el juicio.

Muestreo por juicio. Forma de muestreo por conveniencia en la cual los elementos de la población se seleccionan de manera intencional con base en el juicio del investigador.

Muestreo probabilístico proporcional al tamaño. Método de selección en el que la probabilidad de elegir una unidad de muestra en un grupo seleccionado en un grupo seleccionado varía en forma inversa con el tamaño del grupo. Por tanto, el tamaño de los grupos resultantes es aproximadamente igual.

Muestreo probabilístico. Procedimiento de muestreo en el cual cada elemento de la población tiene una oportunidad probabilística fija de ser seleccionado para la muestra.

Muestreo secuencial. Técnica de muestreo probabilístico en la que los elementos de la población se incluyen en la muestra en forma secuencial, la recopilación y el análisis de datos se realizan en cada etapa y se toma la decisión sobre si deben incluirse en la muestra elementos adicionales de la población.

Muestreo sin reemplazo. Procedimiento de muestreo en el que los elementos no se regresan a la población después de ser elegidos, de tal forma que ningún elemento de la población puede aparecer en la muestra de una vez.

Muestreo sistemático. Un método de muestreo aleatorio usado en estadística en el que los elementos que se muestran seleccionando de la población en un intervalo uniforme que se mide con respecto al tiempo, al orden o el espacio.

Muestro doble. Técnica de muestreo en la que ciertos elementos de la población se incluyen dos veces en la muestra.

Muestro estratificado proporcionado. Muestreo estratificado en el cual el número de elementos que se extrae de cada estrato es proporcional al número relativo de elementos de cada estrato de la población.

Muestro sistemático. Técnica de muestreo probabilística en que la muestra se elige mediante la selección de un punto de inicial aleatorio y después la elección de cada k-ésimo elemento en sucesión a partir del marco de la muestra.

Multicolinealidad. Problema estadístico que se presenta en el análisis de regresión múltiple, en el que la confiabilidad de los coeficientes de regresión se ve reducida debido a un alto nivel de correlación entre las variables independientes.

Multiplicador de población finita. Factor que se utiliza para corregir el error estándar de la media en el estudio de una población de tamaño finito, pequeño con respecto al tamaño de la muestra.
N
Nacimiento. Producto de la concepción expulsado o extraído del cuerpo de la madre independiente de la duración del embarazo.

Nivel de calidad aceptable. Nivel de calidad promedio permitida por un productor; número máximo o porcentaje máximo de piezas defectuosas de un lote "bueno".

Niveles de medición. Definiremos los cuatro niveles de medición:

Nivel de Medición Nominal. Se tienen dos o más categorías de variables, donde dichas categorías carecen de orden de jerarquía. Por ejemplo el número asignado a cada jugador de un equipo de fútbol.
Nivel de Medición Ordinal. Se tienen varias categorías, pero además mantienen un orden de mayor a menor. Por ejemplo: Nombrar la posición de los equipos en un campeonato de fútbol.
Nivel de Medición por Intervalos. Además de haber o orden y jerarquía entre categorías, se establecen intervalos iguales en la medición. Por ejemplo: nombrar la posición y el puntaje que obtuvo un equipo en un campeonato de fútbol.
Nivel de Medición de Razón. Además de tenerse todas las categorías del nivel de intervalos Por ejemplo: El equipo campeón de un torneo de fútbol obtuvo mayor puntaje, pero no fue el mejor equipo en la temporada

Nivel de confianza. Probabilidad que los estadísticos asocian con una estimación de intervalo de un parámetro de población. Ésta indica qué tan seguros están de que ña estimación de intervalo incluirá al parámetro de la población.

Nivel de significancia. Valor que indica el porcentaje de valores de muestra que están fuera ce ciertos límites, suponiendo que la hipótesis nula es correcta, es decir, se trata de la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es cierta.

No conformidad. Es la generación de una característica de calidad que resulta en un producto, proceso o servicio que no reúne los requerimientos especificados.

Nodo. Punto en el que tiene lugar un evento casual o decisión en un árbol de decisiones.

Número de aceptación. Número máximo de piezas defectuosas con las cuales un lote todavía será aceptado.

Número índice. Cociente que mide cuánto cambia una variable con el tiempo.
O
Observación artificial. Observar un comportamiento en un ambiente artificial.

Observación estructurada. Observación en la que el investigador define con claridad los comportamientos que van a observarse y los métodos con los que se medirán.

Observación mecánica. Estrategia de investigación mediante la observación en la que dispositivos mecánicos, en lugar de observadores humanos, registran el fenómeno.

Observación natural. Observar un comportamiento mientras tiene lugar en el ambiente.

Observación no estructurada. Observación en la que participa un investigador que supervisa todos los fenómenos relevantes, sin especificar los detalles con anterioridad.

Observación personal. Estrategia de investigación por medio de la observación en la que los observadores humanos registran el fenómeno mientras ocurre.

Observación. El registro en forma sistemática, de patrones conductuales de personas, objetos y sucesos a fin de obtener información sobre el fenómeno de interés.

Ojiva. Gráfica de una distribución de frecuencias acumuladas.

Omega cuadrada. Medida que indica la proporción de la variación en la variable dependiente explicada por una variable independiente o factor particular.
P
Pago. Beneficio que se acumula de una combinación dada de una opción de decisión y un estado de naturaleza.

Panel. Muestra de entrevistados que han aceptado proporcionar información a intervalos específicos durante un periodo prologando.

Paneles de correo. Muestra de personas que están de acuerdo en participar en cuestionarios por correo, pruebas de productos y encuestas telefónicas en forma periódica.

Paneles diarios de compras. Técnica de recopilación de datos en la que los entrevistados registran sus compras todos los días.

Paneles diarios de registro de medios. Técnica de recopilación de datos compuesta por muestras de entrevistados cuyo comportamiento como telespectadores se registran automáticamente mediante dispositivos electrónicos que proporcionan un registro diario del comportamiento de los telespectadores.

Parámetros. Valores que describen las características de una población.
Pendiente. Constante para cualquier recta dada cuyo valor representa qué tanto el cambio de unidad de la variable independiente cambia la variable dependiente.

Percepción del anonimato. Percepción, por parte de los entrevistados, de que ni el entrevistador ni el investigador revelarán su identidad.

Pérdida de oportunidad. Ganancia que se podría haber obtenido si se hubieran tenido en existencia suficientes unidades para surtir una unidad solicitada.

Pérdida marginal esperada. Pérdida marginal multiplicada por la probabilidad de no vender esa unidad.

Pérdida marginal. Pérdida ocasionada por tener en existencia una unidad que no se vende.

Perfil característico. Ayuda para interpretar los resultados del análisis discriminante mediante la descripción de cada grupo en términos de las medias de los grupos para las variables de predicción.

Planes dobles de muestreo. Son aquellos mediante los que la decisión de aceptación o rechazo del lote se basa en el establecimiento de dos muestras, pudiéndose aceptar o rechazar con la primera. Estos planes deben ser utilizados cuando se de muestreo que los simples no son confiables o cuando el interesado desee mayor protección en la inspección. No es recomendable usarlos sin que se haya generado experiencia en el uso de planes de muestreo simples.

Planes progresivos. Consisten en toma sucesiva de m muestras de igual tamaño. El número de muestras depende del momento en que se logre obtener números de aceptación y de rechazo consecutivos. El funcionamiento de este tipo de planes es similar al de los planes dobles, con la diferencia de que en este caso se tienen tres o más muestras.

Población de encuesta. Representa la población de estudio menos la no respuesta y cobertura deficiente.

Población finita. Población que tiene un tamaño establecido o limitado.

Población infinita. Población en el que es teóricamente imposible observar todos los elementos.

Población meta. Conjunto de elementos u objetos que posee la información que busca el investigador y acerca del cual deben hacerse las inferencias.

Población. Conjunto de todos los elementos que comparten un grupo común de características, y forman el universo para el propósito del problema de investigación. Esta debe definirse en términos de: el contenido, las unidades, la extensión y el tiempo.

Poder de la prueba. Probabilidad de que se rechace la hipótesis nula cuando en realidad es falsa y debe ser rechazada.

Polígono de frecuencias. Línea que une los puntos medios de cada clase de un conjunto de datos, trazada a la altura correspondiente a la frecuencia de los datos.

Ponderación. Ajuste estadístico a los datos en el cual a cada caso o entrevistado en la base de datos se asigna un valor relativo a fin de reflejar su importancia relativa para otros casos o entrevistados.

Porcentaje de tolerancia de defectos de lote. El número mínimo o porcentaje de piezas defectuosas de un lote "malo".
Porcentaje. Cociente de un valor actual entre un valor base cuyo resultado es multiplicado por cien.

Potencia de la prueba de hipótesis. Probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa, es decir, una medida de que tan bien funciona la prueba de hipótesis.

Precisión. El grado de exactitud con el que la media de la muestra puede estimar la media de la población, según revela el error estándar de la media.

Precodificación. En el diseño de cuestionario, asignar un código a todas las respuestas posibles, antes de la recopilación de datos.

Pregunta de doble sentido. Una sola pregunta que trata de cubrir dos problemas. Estas preguntas pueden ser confusas para los entrevistados y dar como resultado respuestas ambiguas.

Pregunta dicotómica. Pregunta estructurada con sólo dos alternativas de respuesta, como sí y no.

Pregunta filtro. Pregunta inicial en un cuestionario que identifica a los entrevistados potenciales para asegurar que cumplan con los requerimientos de la muestra.

Pregunta guía. Pregunta que ofrece al entrevistado una clave sobre cuál debe ser la respuesta.

Pregunta previa. Poner a prueba el cuestionario con una muestra pequeña de entrevistados con el propósito de mejorarlo al identificar y eliminar los problemas potenciales.

Preguntas alternativas de respuesta fija. Preguntas de opción múltiple que requieren que los entrevistados elijan de un grupo de respuestas determinadas con anterioridad.

Preguntas de investigación. Las preguntas de investigación son enunciados de los componentes específicos del problema que se han depurado.

Preguntas de ramificación. Pregunta que se utiliza para guiar a un entrevistador durante una encuesta, llevándolo hacia distintos puntos del cuestionario dependiendo de las respuestas obtenidas.

Preguntas estructuradas. Preguntas que especifican en forma previa el grupo de alternativas de respuestas y el formato de las respuestas. Una pregunta estructurada puede ser de opción múltiple, dicotómica o de escala.

Preguntas no estructuradas. Preguntas abiertas que los entrevistados responden con sus propias palabras.

Preguntas no respondidas. Valores de una variable que se desconocen porque los entrevistados proporcionaron respuestas ambiguas a la pregunta.

Prevalencia. Casos existentes de cierta enfermedad registrados en el período de estudio sin tomar en cuenta la fecha de inicio de la enfermedad.

Probabilidad anterior. Estimación de la probabilidad hecha antes de recibir nueva información.

Probabilidad clásica. Número de resultados favorables a la presentación de un evento dividido entre el número total de resultados posibles.

Probabilidad condicional. Probabilidad de que se presente un evento, dado que otro evento ya se ha presentado.
Probabilidad conjunta. Probabilidad de que se presentan dos o más eventos simultáneamente o en sucesión.

Probabilidad marginal. Probabilidad incondicional de que se presente un evento; probabilidad de que se presente un sólo evento.

Probabilidad mínima. Probabilidad de vender al menos una unidad adicional que debe existir para justificar tenerla en existencia.

Probabilidad posterior. Probabilidad que ha sido revisada y cambiada después de obtener nueva información o información adicional.

Probabilidad subjetiva. Probabilidad basada en las creencias personales de quien hace la estimación de probabilidad.

Probabilidad. La posibilidad de que algo suceda.

Procedimiento de Mahalanobis. Procedimiento discreto que se utiliza en el análisis discriminante para maximizar una medida generalizada de la distancia entre los dos grupos más cercanos.

Procedimiento de mínimos cuadrados. Técnica para ajustar la línea recta para un diagrama de dispersión al minimizar las distancias verticales de todos los puntos desde la línea.

Procedimiento de Ward. Método de varianza en el que se minimiza la distancia euclideana cuadrada de las medias de los conglomerados.

Procedimiento varimax. Método ortogonal de la rotación de factores que reduce el número de variables con cargas elevadas en un factor y así mejora la capacidad de interpretación.

Proceso de Bernoulli. Proceso en el cual cada ensayo tiene dos resultados posibles, la probabilidad de obtener el resultado en cualquier intento permanece constante en el tiempo y los ensayos o intentos son estadísticamente independientes.

Proceso de investigación de mercados. Conjunto de seis pasos que define las tareas a realizar para llevar a cabo un estudio de investigación de mercados. Éstos son definición del problema, desarrollo de un planteamiento del problema, formulación del diseño, trabajo de campo, preparación, análisis de los datos, preparación y presentación del informe.

Promedio móvil. Se obtiene encontrando la media de un conjunto específico de valores y usándola después para pronosticar el siguiente periodo.

Proporción combinada de éxito. Al comparar dos proporciones de población, el número total de éxitos en ambas muestras dividido entre el tamaño total de ambas muestras, se usa para estimar la proporción de éxitos comunes a ambas poblaciones.

Protocolo verbal. Técnica que se utiliza para entender las respuestas cognoscitivas o los procesos de pensamiento de los entrevistados, al pedirles que piensen en voz alta mientras realizan una actividad o toman una decisión.

Prueba binomial. Prueba la bondad del ajuste del número obtenido de observaciones en cada categoría al número esperado en una distribución binomial específica.

Prueba de bondad de ajuste. Prueba estadística para determinar si existe una diferencia entre una distribución de frecuencias observadas y una distribución de probabilidad teórica hipotetizada para describir la distribución observada.
Prueba de clasificación de signos de pares de Wilcoxon. Prueba no paramétrica que analiza las diferencias entre las observaciones pareadas, tomando en cuenta la magnitud de las diferencias.

Prueba de corridas de una sola muestra. Método no paramétrico para determinar la aleatoriedad con que han sido seleccionados los elementos de una muestra.

Prueba de corridas. Prueba estadística de adecuación del ajuste para las variables dicotómicas.

Prueba de diferencias apareada. Una prueba de hipótesis de la diferencia entre dos medias de población basada en ñas medias de dos muestras dependientes.

Prueba de dos direcciones. Prueba de la hipótesis nula en la que la hipótesis alternativa no se expresa de manera direccional.

Prueba de dos extremos. Prueba de hipótesis en la que la hipótesis nula se rechaza si el valor de muestra es significativamente mayor o menor que le valor hipotetizado del parámetro de población; prueba que involucra dos regiones de rechazo.

Prueba de dos muestras de Kolmogorov-Smirnov. Estadística de prueba no paramétrica que determina si dos distribuciones son iguales. Toma en cuenta cualquier diferencia en las dos distribuciones, incluyendo la mediana, la dispersión y la asimetría.

Prueba de Durbin – Watson. Prueba utilizada para examinar la correlación (o autocorrelación) de los residuos. Uno de los supuestos del análisis de regresión es que los residuos de observaciones consecutivas no están correlacionados. Si es verdadero el supuesto, el valor esperado del estadístico Durbin – Watson es 2. En tanto, si es menor que 2 indica una autocorrelación positiva, un problema común de las series de tiempo. Valores mayores que 2 indicarían autocorrelaciones negativas.

Prueba de extremo inferior. Prueba de hipótesis de un extremo en la que un valor de muestra que se encuentra significativamente por debajo del valor de la población hipotetizada, nos llevará a rechazar la hipótesis nula.

Prueba de extremo superior. Prueba de hipótesis de un extremo en la que un valor de muestra significativamente superior al valor de la población hipotetizado nos llevará a rechazar la hipótesis nula.

Prueba de independencia. Prueba estadística de proporciones de frecuencias que se utiliza para determinar si la pertenencia de una variable a categorías es diferente como función de la pertenencia a la categoría de una segunda variable.

Prueba de Kolmogorov-Smirnov. Prueba no paramétrica que no requiere que los datos se agrupen de ninguna manera para determinar si existe una diferencia significativa entre la distribución de frecuencia observada y la distribución de frecuencia teórica.

Prueba de Kruskal-Wallis. Método no paramétrico para probar si tres o más variables independientes han sido extraídas de poblaciones con la misma distribución. Es una versión no paramétrica de ANOVA.

Prueba de la mediana con k muestras. Prueba no paramétrica que se utilizas para examinar las diferencias entre los grupos cuando la variable dependiente se mide con base en una escala ordinal.
Prueba de la mediana de dos muestras. Estadística de prueba no paramétrica que determina si dos grupos se toman de poblaciones con la misma mediana. Esta prueba no es tan poderosa como la U de Mann Whitney.

Prueba de mercado. Aplicación de un experimento controlado realizado en mercados de prueba limitados, pero seleccionados con determinación. Comprende la imitación del programa nacional de mercadotecnia planeado para un producto en los mercados de prueba.

Prueba de signos. Prueba no paramétrica analiza las diferencias en la ubicación de dos poblaciones, con base en observación pareada, que sólo compara los signos de las diferencias entre los pares de variables sin tomar en cuenta la magnitud de las diferencias.

Prueba de un extremo. Prueba de hipótesis en la que sólo hay una región de rechazo, es decir, sólo no interesa si el valor observado se desvía del valor hipotetizado en una dirección.

Prueba de una muestra de Kolmogov-Smirnov. Prueba no paramétrica de una muestra para la bondad del ajuste que compara la función de distribución acumulada para una variable con una distribución específica.

Prueba en una dirección. Prueba de la hipótesis en la que la hipótesis alternativa se expresa de manera direccional.

Prueba F. Prueba estadística de igual de las varianzas de dos poblaciones.

Prueba no paramétrica. Técnicas estadísticas que no hacen suposiciones restrictivas respecto a la forma de la distribución de población al realizar una prueba de hipótesis.

Prueba t de muestras pareadas. Prueba para diferencias en las medias de las muestras pareadas.

Prueba t. Prueba de hipótesis univariada que utiliza la distribución t y que se utiliza cuando se desconoce la desviación estándar, y el tamaño de la muestra es pequeño.

Prueba U de Mann-Whitney. Método no paramétrico usado para determinar si dos muestras independientes han sido extraídas de poblaciones con la misma distribución.

Prueba z. Prueba de hipótesis univariada que utiliza la distribución normal estándar.

Pruebas de comparaciones múltiples. Contrastes a posteriori que permiten al investigador construir intervalos de confianza generalizados que pueden utilizarse para realizar comparaciones apareadas de las medias de todos los tratamientos.

Pruebas de dos muestras. Pruebas de hipótesis basadas en muestras tomadas de dos poblaciones con el fin de comprar sus medias o proporciones.

Pruebas de sumas de rangos. Familia de pruebas no paramétricas que usan la información de orden en un conjunto de datos.

Pruebas no paramétricas. Procedimientos de prueba de hipótesis que suponen que las variables se miden con base en una escala nominal u ordinal.

Pruebas paramétricas. Procedimientos de prueba de hipótesis que suponen que las variables de interés se miden por lo menos en una escala de intervalo.

Psicogalvanómetro. Instrumento que mide la respuesta galvánica de la piel de un participante.
Psicográficas. Perfiles psicológicos de los individuos que se cuantifican.

Punto de dato. Una sola observación de un conjunto de datos.

Punto de decisión. Punto de ramificación que requiere una decisión.
R
Racimos. Grupos dentro de una población que son esencialmente similares entre sí, aunque los grupos mismos tengan una amplia variación interna.

Rango intercuartílico. Rango de una distribución que indica el 50% intermedio de las observaciones.

Rango. Diferencia entre los valores más bajo y más alto de una distribución.

Razón de aciertos. Porcentaje de casos que se clasifican en forma correcta por medio del análisis discriminante.

Razón Hazard. En Análisis de Sobrevivencia es la razón definida como la probabilidad por unidad de tiempo que tiene un caso de sobrevivir en un determinado intervalo. Específicamente, esta se calculo como el número de fallas por unidad de tiempo en un respectivo intervalo, dividido por el promedio de casos sobrevivientes en la mitad del intervalo.

Razón. Es una frecuencia relativa que relaciona la frecuencia absoluta de una categoría con la frecuencia absoluta de otra categoría.

Recopilación estructurada de datos. Uso de un cuestionario formal que presenta las preguntas en orden predeterminado.

Redefinición de variables. Transformación de los datos para crear variables nuevas o modificación de las variables existentes de modo que sean más consistentes con los objetivos del estudio.

Regresión curvilínea. Asociación entre dos variables que es descrito por una línea curva.

Regresión discriminante. Procedimiento de regresión en el cual las variables de predicción entran o salen de la ecuación de regresión una a la vez.

Regresión múltiple. Técnica estadística que desarrolla simultáneamente una relación matemática entre dos o más variables independientes y una variable dependiente con escala de intervalo.

Regresión. Proceso general que consiste en predecir una variable a partir de otra mediante medios estadísticos, utilizando datos anteriores.

Relación directa. Relación entre dos variables en las que, al incrementares el valor de la variable independiente, se incrementa el valor de la variable dependiente.

Relación espuria. Relación observada entre variables cuando una existe; la relación desaparece cuando se presenta una variable.

Relación inversa. Relación entre dos variables en la que, al incrementares la variable independiente, decrece la variable dependiente.

Relación lineal. Tipo particular de asociación entre dos variables que puede describirse matemáticamente mediante una línea recta.

Representación de papeles. Se pide a los entrevistados que asuman el comportamiento de alguien más.

Residual. Diferencia entre el valor observado de la variable dependiente y el valor proyectado por la ecuación de regresión.

Residuo cíclico relativo. Medida de la variación cíclica, utiliza la desviación porcentual de la tendencia para cada valor de la serie.

Respuesta galvánica de la piel. Cambios en la resistencia eléctrica de la piel que se relacionan con el estado afectivo del participante.

Resultado estándar. Expresión de una observación en términos de unidades de desviación estándar por encima o por debajo de la media; es decir, la transformación de una observación al restarle la media y dividirla entre la desviación estándar.

Riesgo del consumidor. La posibilidad de que un lote "malo" sea rechazado.

Rotación oblicua. Rotación de factores cuando los ejes no se conservan en ángulo recto.

Rotación ortogonal. Rotación de factores en la que los ejes se conservan en ángulo recto.
S
SAS. Programa de computación para realizar regresiones y otros análisis estadísticos. Entre otros paquetes comúnmente disponibles se encuentran SPSS y BMDP.

Selección del sesgo. Variable extraña que se atribuye a la asignación inadecuada de las unidades de prueba a las condiciones de tratamiento.

Señal de rastreo. Comprende el cálculo de alguna medición de error a través del tiempo y el establecimiento de límites, de modo que cuando el error acumulativo rebase dicho límite, se alerte al pronosticador.

Serie de tiempo. Consiste en datos reunidos, registrados u observados en incrementos sucesivos de tiempo.

Serie estacionaria. Es aquella cuyo valor estacionario no cambia a través del tiempo.

Serie temporal. Información acumulada a intervalos regulares, y métodos estadísticos utilizados para determinar patrones en dichos datos.

Sesgo. Es el error humano, intencional o no intencional que se comete al ejecutar el muestreo y que generalmente es sistemático. Este error se minimiza a través de programas de entrenamiento, capacitación y motivación de inspectores y recolectores de información estadística.

Sesión de grupo. Entrevista que realiza un moderador capacitado entre un grupo reducido de participantes en forma natural y no estructurada.

Significancia del efecto de la interacción. Prueba de la significancia de la interacción entre dos o más variables independientes.

Significancia del efecto general. Prueba que existen algunas diferencias entre algunos de los grupos de tratamientos.

Significancia del efecto principal. Prueba de la significancia del efecto principal para cada factor individual.


Sistema de información de mercados. Conjunto de procedimientos formales para generar, analizar, almacenar y distribuir información importante para quienes toman decisiones continuamente.

Subclase. Es una porción de la muestra, que se considera como muestra de la porción correspondiente de la población de encuesta.

Suficiencia. Una estadística es suficiente si, toda la información pertinente de la muestra con respecto a la distribución que se está muestreando está contenida en el valor de la estadística.

Sustitución. Procedimiento que sustituye a las personas que no contestan por otros elementos del marco de la muestra que se espera sí contesten.
T
Tabla de contingencia. Tabla que contiene R renglones y C columnas. Cada renglón corresponde a un nivel de una variable; cada columna, a un nivel de otra variable. Las entradas del cuerpo de las tablas son las frecuencias con que cada combinación de variables se presenta.

Tabulación cruzada. Técnica estadística que describe dos o más variables en forma simultánea y da como resultado tablas que reflejan la distribución conjunta de dos o más variables con un número limitado de categorías o valores distintivos.

Tabulación. Es el procedimiento mediante el cual el conjunto de datos se ordenan según las categorías de determinada característica.

Tamaño de la muestra. Número de unidades que se incluirán en un estudio.

Tasa de fecundidad. Números de nacimientos ocurridos en cierta población durante un período, entre la población femenina en edad fértil.

Tasa de letalidad (morboletalidad). Mide la probabilidad de morir por una causa una vez que se ha contraído esa enfermedad en un período definido.

Tasa de mortalidad. Números de defunciones ocurridas en un período y área definidos (generalmente un año), entre la población a mitad del mismo período y de la misma área.

Tasa de natalidad. Números de nacimientos ocurridos en cierta población durante un período, entre la población a la mitad del período.

Tasa de respuesta. Porcentaje de total de entrevistas programas que se realizaron.

Tasa. Es la frecuencia relativa que se obtiene al dividir el número de elementos (o el subconjunto) que sufrió las consecuencias de determinado fenómeno entre el total de elementos del conjunto que estuvo expuesto a tales consecuencias en un área y período determinado.

Tasas ajustadas. Son indicadores que toman en cuenta las diferencias en la estructura interna de los conjuntos.

Tasas brutas. No consideran las diferencias en la estructura de los conjuntos de estudio.

Tau b. Estadística de prueba que mide la asociación entre dos variables del nivel ordinal. Realiza un ajuste para las uniones y es la más apropiada cuando la tabla de variables es cuadrada.

Tau c. Estadística de prueba que mide la asociación entre dos variables del nivel ordinal. Realiza un ajuste para las uniones y es la más apropiada cuando la tabla de variables no es cuadrada sino rectangular.

T-calculada. Estadística que se utiliza para probar la significación de una variable explicativa individual.

Técnica de Box-Jenkins. Son las técnicas que aplican métodos autorregresivos y de promedio móvil a problemas de pronóstico de series de tiempo.

Técnica de construcción. Técnica proyectiva en la que se pide a los participantes que construyan una respuesta en forma de historia, diálogo o descripción.

Técnica de interdependencia. Técnica estadística de variables múltiples en la que se analiza todo el conjunto de relaciones interdependientes.

Técnica de la tercera persona. Técnica proyectiva en la que se presenta a los entrevistados una situación verbal o visual y se les pide que relacionen las creencias y actitudes de una tercera persona acerca de la situación.

Técnica de respuestas a ilustraciones. Técnica proyectiva en la que se muestra a los participantes una ilustración y se les pide relaten una historia que la describa.

Técnica de terminación. Técnica proyectiva que pide a los participantes que terminen una situación incompleta de estímulo.

Técnica proyectiva. Forma de preguntas no estructurada y directas que motivan a los entrevistados para que proyecten sus motivaciones, creencias, actitudes o sentimientos respecto a los temas de interés.

Técnicas de asociación. Tipo de técnica proyectiva en la que se presenta un estímulo a los entrevistados y se les pide que respondan con la primera palabra que venga a su mente.

Técnicas de dependencia. Técnicas multivariadas apropiadas cuando una o más variables pueden identificarse como dependientes y el resto como variables independientes.

Técnicas de interdepedencia. Técnicas estadísticas multivariadas que intentan agrupar los datos con base en la similitud subyacente y así permitir la interpretación de las estructuras de datos. No se hace ninguna distinción con respecto de qué variables con dependientes y cuáles son independientes.

Técnicas de modelado. Método que se utilizan para reducir qué variables incluir en un modelo de regresión y los diferentes modos en los que pueden ser incluidos.

Técnicas expresivas. Técnicas proyectivas en las que se presenta en las que se presenta a los entrevistados una situación verbal o visual y se les pide que relacionen los sentimientos y actitudes de otra persona respecto de la situación.

Técnicas multivariadas. Técnica estadísticas adecuadas para el análisis de los datos cuando hay dos o más mediciones de cada elemento y las variables se analizan simultáneamente. Las técnicas multivariadas se ocupan se las relaciones simultáneas entre dos o más fenómenos.

Técnicas univariadas. Técnicas estadísticas apropiadas para el análisis de los datos cuando hay una sola medición de cada elemento en la muestra, o en caso de que haya varias mediciones, cuando cada variable se analiza en forma aislada.

Tendencia a no responder. Cuando los entrevistados reales difieren de aquellos que se niegan a participar.

Tendencia por el orden (tendencia por la posición). La tendencia de un entrevistado a elegir una alternativa sólo porque ocupa cierta posición o se menciona en un orden determinado.

Tendencia secular. Tipo de variación que se presenta en una serie temporal, en la que el valor de las variables tiende a aumentar o disminuir en un intervalo largo de tiempo.

Tendencia. Es el componente de largo plazo que representa el crecimiento o declinación de la serie de tiempo en un periodo amplio.

Teorema bayes. Fórmula para el cálculo de la probabilidad condicional bajo condiciones de dependencia estadística.

Teorema de Bayes. Fórmula para el cálculo de la probabilidad condicional bajo condiciones de dependencia estadística.

Teorema de Chebyshev. No importa que forma tenga la distribución, al menos 75% de los valores de la población caerán dentro de dos desviaciones estándar a partir de la media, y al menos 89% caerá dentro de tres desviaciones estándar.

Teorema del límite central. Resultado que asegura que la distribución de muestreo de la media se acerca a la normalidad cuando el tamaño de la muestra se incrementa, sin importar la forma de la distribución de la población de la que se selecciona la muestra.

Teoría de corridas. Teoría desarrollada para permitirnos probar muestras respecto a la aleatoriedad de su orden.

Terminación de enunciados. Técnica proyectiva en la que se presenta a los entrevistados varios enunciados incompletos y se les pide que los terminen.

Terminación de historias. Técnica proyectiva en la que se proporciona a los entrevistados parte de una historia y se les pide que la terminen con sus palabras.

Tiempo de respuesta. Cantidad de tiempo que el participante tarda en responder.

Transformación de escala. Manipulación de los valores de una escala para asegurar la comparación con otras o, de lo contrario, para adaptar los datos para el análisis.

Transformaciones. Manipulación matemática para convertir una variable a una forma diferente, de modo que podamos ajustar curvas así como líneas rectas mediante regresión.

Transitividad de la preferencia. Suposición que se hace para convertir los datos de una comparación apareada en datos de orden de clasificación.

Tratamiento. En el ANOVA, una combinación particular de categorías o niveles de factores.
U
Unidad de muestra. Unidad básica que obtiene los elementos de la población que se incluirá en la muestra.

Unidad defectuosa. Es una unidad que no cumple con la norma de producción y que por lo tanto posee defectos que pueden o no pueden ser corregidos conllevando a un reproceso o a un desecho parcial o total del producto.

Unidad no conforme. Es una unidad de producto o servicio que contiene al menos una no conformidad. Se pueden clasificar en la misma forma en que se clasifican las unidades defectuosas.

Unidades de listado. Son las unidades usadas para identificar y seleccionar unidades de muestreo a partir de listas.

Unidades de observación. Son aquellas de las que se obtienen observaciones. En las encuestas de entrevistas se denominan "unidades de respuesta".

Unidades de prueba. Individuos, organizaciones u otras entidades cuya respuesta a las variables independientes o tratamientos se estudia.
V
V de Cramer. Medida de la fuerza de la asociación que se utiliza en las tablas más grandes que las 2 x 2.

Validación convergente. Medida de la validación de constructores que evalúa, el grado en el que la escala se correlaciona en forma positiva con otras medidas del mismo constructor.

Validación cruzada doble. Forma especial de validación en la cual la muestra se divide en dos. Una mitad sirve como muestra de estimación y la otra como muestra de validación. Después se invierte el papel de las mitades de estimación y validación y se repite el proceso de validación cruzada.

Validación cruzada. Prueba de validez que analiza si un modelo conserva datos comparables no utilizados en la estimación original.

Validación de constructores. Tipo de validación que responde la pregunta sobre qué constructor o característica mide la escala. Se hace el intento de contestar preguntas teóricas sobre por qué funciona la escala y qué deducciones pueden hacerse respecto de la teoría subyacente de la escala.

Validación de criterios. Tipo de validación que analiza si la escala de medición tiene el desempeño esperado en relación con otras variables seleccionadas como criterios significativos.

Validación del contenido. Tipo de validación, que en ocasiones se conoce como validez de superficie; que consiste en una evaluación subjetiva pero sistemática de la representatividad del contenido de una escala para la labor de medición que se realiza.

Validación discriminante. Tipo de validación de constructores que evalúa el grado en el cual una medida no se correlaciona con otros constructores de los que supone debe diferir.

Validación externa. Determinación de si las relaciones de causa y efecto descubiertas en el experimento pueden generalizarse.

Validación interna. Medida de la precisión del un experimento. Mide si la manipulación de las variables independientes, o tratamientos, provoca en realidad los efectos en la(s) variable(s) dependiente(s).

Validación nomológica. Tipo de validación que evalúa la relación ente los constructores teóricos. Busca confirmar las correlaciones significativas entre los constructores según las pronostica una teoría.

Validación. Grado en el cual las diferencias en las calificaciones observadas de la escala reales entre los objetos respecto de la característica medida, en lugar de errores sistemáticos o aleatorios.

Valor crítico. Valor de la estadística estándar(z o t) más allá del cual rechazamos la hipótesis nula; el límite entre las regiones de aceptación y de rechazo.

Valor de la muestra. Es una estimación que se calcula a partir de los n elementos en la muestra. Es una variable aleatoria, que depende del diseño de la muestra y de la combinación particular de los elementos que resultaron seleccionados.

Valor de la población. Es una expresión numérica que sintetiza los valores de una o varias características de los N elementos de una población completa; es una medida resumida de una cualidad de la distribución de la variable o variables en la población definida.

Valor de salvamento. Valor de un producto después del periodo inicial de venta.

Valor esperado de una variable aleatoria. La suma de los productos de cada valor de la variable aleatoria por la correspondiente probabilidad de presentación de dicho valor.

Valor esperado. Es el valor promedio de una variable aleatoria en muchas pruebas u observaciones.

Valor prob. El mayor nivel de significación en el que aceptaríamos la hipótesis nula. Nos permite probar hipótesis sin especificar primero un valor para alfa.

Valor z. Número de errores estándar en que un punto se encuentra alejado de la media.

Variable aleatoria continua. Variable aleatoria que puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo dado de valores.

Variable aleatoria discreta. Variable aleatoria que puede tomar sólo un número limitado de valores.

Variable aleatoria. Es una función real en un espacio probabilístico: hace corresponder a cada evento elemental con un número real, el valor de la variable aleatoria en ese evento elemental.

Variable aleatoria. Variable que toma diferentes valores como resultado de un experimento aleatorio.

Variable confusa. Variable externa sin control, cuyo efecto es invalidar las conclusiones de un experimento.

Variable dependiente. La variable que tratamos de predecir en el análisis de regresión.
Variable ficticia. Variable que toma el valor 0 y 1, y que nos permite incluir en un modelo de regresión factores cualitativos como el sexo, el estado civil y grado de educación.

Variable modelo. Procedimiento de redefinición que utiliza variables que toman sólo dos valores por lo general 0 y 1.

Variables cuantitativas. Variables con valores numéricos que resultan de medir o de contar.

Variables de confusión. Variables utilizadas para ilustrar que las variables extrínsecas pueden confundir los resultados al influir en la variable dependiente, sinónimos de variables extrínsecas.

Variables dependientes. Variables que miden el efecto de las variables independientes sobre las unidades de prueba.

Variables independientes. Variables (s) conocida(s) en el análisis de regresión.

Variación asignable. Variabilidad no aleatoria y sistemática de un proceso. Por lo general se puede corregir sin diseñar de nuevo el proceso completo.

Variación común. Variabilidad común. Variabilidad aleatoria inherente a un proceso. Por lo general no puede ser reducida sin rediseñar el proceso completo.

Variación concomitante. Grado hasta el cual una causa, X, y un efecto, Y, ocurren o varían juntos de acuerdo con una hipótesis.

Variación de causa especial. Otro nombre para la variación asignable.

Variación inherente. Nombre que se le da a la variación común.

Variación irregular. Condición de una serie temporal en la que el valor de una variable es completamente impredecible.

Variación temporal o estacional. Patrones de cambio de una serie temporal que se dan en un año; patrones que tienden a repetirse cada año.

Varianza dentro de columnas. Estimación de la varianza de la población basada en las varianzas dentro de k muestras, utilizando un promedio ponderado de k varianzas de muestra.

Varianza. Desviación cuadrada media de todos los valores de la media.

Varianzas entre columnas. Estimación de la varianza de la población derivada de la varianza entre las medias de las muestras.

Verificaciones de consistencia. Parte de la depuración de datos que identifica los datos que están fuera de rango, son por lógica inconsistente o tienen valores extremos. Los datos con valores no definidos por el esquema de codificación no son aceptables.