Estadistica M. triola-10 edi
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- 1. Portada Triola nueva.qxd 23/6/08 00:42 Page 1 TRIOLA
Estadstica, dcima edicin, es el resultado de ms de 30 aos de
investigacin e innovacin en la enseanza de la estadstica. La meta
de este libro es que se convierta en una obra interesante y
detallada de estadstica para los estudiantes. Aunque a lo largo del
texto se encuentran frmulas y procedimientos formales, destaca el
desarrollo de conocimientos estadsticos y de un pensamiento crtico,
ms all del uso irreflexivo de procedimientos mecnicos. Al llegar a
millones de estudiantes, ste se ha convertido en el libro de
estadstica ms exitoso de todos los tiempos, gracias a las
siguientes caractersticas: nfasis en el pensamiento crtico nfasis
en la comprensin de los conceptos y no en la realizacin de clculos
de forma mecnica Uso de abundantes datos reales Estilo de escritura
claro, fcil de comprender y en ocasiones con sentido del humor
Componentes pedaggicos abundantes y diversos Una gama de
complementos tiles para los estudiantes y los profesores Otro
objetivo importante es proporcionar un marco de referencia que
fomente el crecimiento personal a travs del uso de la tecnologa, el
trabajo con los compaeros y el desarrollo de habilidades de
comunicacin. Asimismo, el libro permite que los estudiantes
apliquen las habilidades adquiridas fuera del saln de clases, en el
contexto del mundo real. Este texto sigue las recomendaciones
pedaggicas de las siguientes organizaciones: American Statistical
Association, Mathematical Association of America, American
Mathematical Association of Two-Year Colleges y National Council of
Teachers of Mathematics. TM Este libro cuenta con diversos
materiales en lnea para alumnos y profesores; entre ellos, un curso
precargado en CourseCompass con exmenes, manuales, videos y
animaciones, as como un sinnmero de ejercicios de autoevaluacin.
Adems, este curso cuenta con MyMathLab, un exclusivo sistema de
ejercicios en lnea que permite al profesor seleccionar entre un
gran nmero de opciones, los ejercicios que desee asignar en sus
tareas. MyMathLab lleva al alumno paso a paso hacia la mejor
comprensin del ejercicio y le da seguimiento de su progreso. Este
programa no slo ofrece retroalimentacin en funcin de las respuestas
del alumno, tambin le genera un plan de estudio personalizado con
base en sus errores. La pgina Web www.pearsoneducacion.net/triola
ofrece apoyos importantes al profesor. Dcima edicin ISBN:
978-970-26-1287-2 Vistenos en: www.pearsoneducacion.net M a r i o
F. T r i o l a
- 2. ESTADSTICA Dcima edicin
- 3. ESTADSTICA Dcima edicin Mario F. Triola TRADUCCIN Leticia
Esther Pineda Ayala Traductora profesional REVISIN TCNICA Roberto
Hernndez Ramrez Departamento de Matemticas Universidad de
Monterrey
- 4. Datos de catalogacin bibliogrfica TRIOLA, MARIO F.
Estadstica. Dcima edicin PEARSON EDUCACIN, Mxico, 2009 ISBN:
978-970-26-1287-2 rea: Matemticas Formato: 21 27 cm Pginas: 904
Authorized translation from the English Language edition, entitled
Elementary Statistics with Multimedia Study Guide, 10th Edition by
Mario F. Triola, published by Pearson Education Inc., publishing as
Addison-Wesley, Copyright 2008. All rights reserved. ISBN
9780321460929 Versin en espaol de la obra titulada, Elementary
Statistics with Multimedia Study Guide, 10 Edicin por Mario F.
Triola, publicada originalmente en ingls por Pearson Education
Inc., publicada como Addison-Wesley, Copyright 2008. Todos los
derechos reservados. Esta edicin en espaol es la nica autorizada.
Edicin en espaol Editor: Rubn Fuerte Rivera e-mail:
ruben.fuerte@pearsoned.com Editor de desarrollo: Felipe Hernndez
Carrasco Supervisor de produccin: Juan Jos Garca Guzmn Edicin en
ingls Publisher: Greg Tobin Executive Editor: Deirdre Lynch
Executive Project Manager: Christine OBrien Assistant Editor: Sara
Oliver Managing Editor: Ron Hampton Senior Production Supervisor:
Peggy McMahon Senior Designer: Barbara T. Atkinson Photo
Researcher: Beth Anderson Digital Assets Manager: Marianne Groth
Production Coordinator, Supplements: Emily Portwood Media Producer:
Cecilia Fleming Software Development: Ted Hartman and Janet Wann
Marketing Manager: Phyllis Hubbard Marketing Assistant: Celena Carr
Senior Author Support/Technology Specialist: Joe Vetere Senior
Prepress Supervisor: Caroline Fell Rights and Permissions Advisor:
Dana Weightman Senior Manufacturing Buyer: Evelyn Beaton Text and
Cover Design: Leslie Haimes Production Services, Composition and
Illustration: Nesbitt Graphics Cover Photo: Getty Images/Jean Louis
Batt DCIMA EDICIN, 2009 D.R. 2009 por Pearson Educacin de Mxico,
S.A. de C.V. Atlacomulco Nm. 500, 5 Piso Col. Industrial Atoto
53519, Naucalpan de Jurez, Edo. de Mxico Cmara Nacional de la
Industria Editorial Mexicana. Reg. Nm. 1031 Addison-Wesley es una
marca registrada de Pearson Educacin de Mxico, S.A. de C.V.
Reservados todos los derechos. Ni la totalidad ni parte de esta
publicacin pueden reproducirse, registrarse o transmitirse, por un
sistema de recuperacin de informacin, en ninguna forma ni por ningn
medio, sea electrnico, mecnico, fotoqumico, magntico o
electroptico, por fotocopia, grabacin o cualquier otro, sin permiso
previo por escrito del editor. El prstamo, alquiler o cualquier
otra forma de cesin de uso de este ejemplar requerir tambin la
autorizacin del editor o de sus representantes. ISBN 10:
970-26-1287-X ISBN 13: 978-970-26-1287-2 Impreso en Mxico. Printed
in Mexico. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 - 11 10 09 08
- 5. Para Marc y Scott
- 6. Acerca del autor Mario F. Triola es profesor emrito de
matemticas en el Dutchess Community College, donde ha enseado
estadstica durante ms de 30 aos. Marty es autor de las obras
Essentials of Statistics, Elementary Statistics Using Excel y
Elementary Statistics Using the Graphic Calculator; tambin es
coautor de los libros Biostatistics for the Biological and Health
Sciences, Statistical Reasoning for Everyday Life y Business
Statistics. Ha escrito diversos manuales y libros de trabajo para
educacin en estadstica con apoyos tecnolgicos. Fuera del saln de
clases, Marty ha sido orador en muchas conferencias y
universidades. Su trabajo de consultora incluye el diseo de mquinas
tragamonedas para casinos y de caas de pescar; ha trabajado con
abogados en la determinacin de probabilidades en casos de demandas
de paternidad, en la identificacin de desigualdades salariales
entre gneros, en el anlisis de resultados de elecciones en disputa,
en el anlisis de datos mdicos y en el anlisis de encuestas de
escuelas de medicina. Por otro lado, fungi como testigo experto en
la Suprema Corte del estado de Nueva York. La Text and Academic
Authors Association otorg a Mario F. Triola el premio Texty de
Excelencia por su trabajo en el libro Estadstica. vii
- 7. Tabla de contenido abreviada 1 Introduccin a la estadstica 2
2 Resumen y grficas de datos 40 3 Estadsticos para describir,
explorar y comparar datos 74 4 Probabilidad 136 5 Distribuciones de
probabilidad 198 6 Distribuciones de probabilidad normal 244 7
Estimaciones y tamaos de muestra 318 8 Prueba de hiptesis 384 9
Inferencias a partir de dos muestras 454 10 Correlacin y regresin
514 11 Experimentos multinomiales y tablas de contingencia 588 12
Anlisis de varianza 634 13 Estadstica no paramtrica 674 14 Control
estadstico de procesos 732 15 Proyectos, procedimientos y
perspectivas 760 Apndices 767 Apndice A: Apndice B: Apndice C:
Apndice D: Apndice E: Tablas 768 Conjuntos de datos 785 Glosario
808 Bibliografa 816 Soluciones de los ejercicios impares (y de
todos los ejercicios de repaso y de los ejercicios de repaso
acumulativo) 817 Crditos 855 ndice 857 ix
- 8. Contenido 1 Introduccin a la estadstica 1-1 1-2 1-3 1-4 2 3
Panorama general 42 Distribuciones de frecuencias Histogramas 51
Grficas estadsticas 56 40 42 Estadsticos para describir, explorar y
comparar datos 74 3-1 3-2 3-3 3-4 3-5 4 Panorama general 4 Tipos de
datos 5 Pensamiento crtico 11 Diseo de experimentos 21 Resumen y
grficas de datos 2-1 2-2 2-3 2-4 2 Panorama general 76 Medidas de
tendencia central 76 Medidas de variacin 92 Medidas de posicin
relativa 110 Anlisis exploratorio de datos (AED) Probabilidad 4-1
4-2 4-3 4-4 4-5 4-6 4-7 4-8 119 136 Panorama general 138
Fundamentos 138 Regla de la suma 151 Regla de la multiplicacin:
Fundamentos 159 Regla de la multiplicacin: Complementos y
probabilidad condicional 168 Probabilidades por medio de
simulaciones 174 Conteo 179 Teorema de Bayes (en CD-ROM) 190
xi
- 9. xii Contenido 5 Distribuciones de probabilidad discreta 5-1
5-2 5-3 5-4 5-5 6 6-7 7 8-5 8-6 9 318 Panorama general 320
Estimacin de la proporcin de una poblacin 320 Estimacin de una
media poblacional: s conocida 338 Estimacin de una media
poblacional: s desconocida 349 Estimacin de la varianza de una
poblacin 363 Prueba de hiptesis 8-1 8-2 8-3 8-4 384 Panorama
general 386 Fundamentos de la prueba de hiptesis 387 Prueba de una
aseveracin respecto de una proporcin Prueba de una aseveracin
respecto de una media: s conocida 418 Prueba de una aseveracin
respecto de una media: s desconocida 426 Prueba de una aseveracin
respecto de una desviacin estndar o de una varianza 436 Inferencias
a partir de dos muestras 9-1 9-2 9-3 9-4 9-5 244 Panorama general
246 La distribucin normal estndar 247 Aplicaciones de las
distribuciones normales 259 Distribuciones muestrales y estimadores
269 El teorema del lmite central 280 La distribucin normal como
aproximacin de la distribucin binomial 291 Determinacin de la
normalidad 302 Estimados y tamaos de muestra 7-1 7-2 7-3 7-4 7-5 8
Panorama general 200 Variables aleatorias 201 Distribuciones de
probabilidad binomial 213 Media, varianza y desviacin estndar para
la distribucin binomial 225 Distribuciones de probabilidad de
Poisson 230 Distribuciones de probabilidad normal 6-1 6-2 6-3 6-4
6-5 6-6 198 454 Panorama general 456 Inferencias acerca de dos
proporciones 456 Inferencias acerca de dos medias: Muestras
independientes 469 Inferencias a partir de datos apareados 484
Comparacin de la variacin en dos muestras 495 407
- 10. Contenido 10 Correlacin y regresin 10-1 10-2 10-3 10-4 10-5
10-6 11 13-4 13-5 13-6 13-7 Panorama general 636 ANOVA de un factor
637 ANOVA de dos factores 655 674 Panorama general 676 Prueba del
signo 678 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para datos
apareados 689 Prueba de la suma de rangos de Wilcoxon para dos
muestras independientes 695 Prueba de Kruskal-Wallis 702 Correlacin
de rangos 708 Prueba de rachas para detectar aleatoriedad Control
estadstico de procesos 14-1 14-2 14-3 15 634 Estadstica no
paramtrica 13-1 13-2 13-3 14 557 Panorama general 590 Experimentos
multinomiales: Bondad de ajuste 591 Tablas de contingencia:
Independencia y homogeneidad Prueba de McNemar para datos apareados
621 Anlisis de varianza 12-1 12-2 12-3 13 Panorama general 517
Correlacin 517 Regresin 541 Variacin e intervalos de prediccin
Regresin mltiple 566 Elaboracin de modelos 576 Experimentos
multinomiales y tablas de contingencia 588 11-1 11-2 11-3 11-4 12
514 732 Panorama general 734 Grficas de control para la variacin y
la media Grficas de control para atributos 748 Proyectos,
procedimientos y perspectivas 15-1 15-2 15-3 717 Proyectos 760
Procedimientos 765 Perspectivas 767 734 760 606 xiii
- 11. xiv Contenido Apndices 767 Apndice A: Apndice B: Apndice C:
Apndice D: Apndice E: Crditos ndice 855 857 Tablas 768 Conjuntos de
datos 785 Glosario 808 Bibliografa 816 Soluciones de los ejercicios
impares (y de todos los ejercicios de repaso y de los ejercicios de
repaso acumulativo) 817
- 12. Prefacio Filosofa Estadstica, dcima edicin, es el resultado
de ms de 30 aos de enseanza, investigacin e innovacin en la
instruccin de la estadstica. La meta de este libro es que se
convierta en una introduccin interesante y detallada a la
estadstica para los estudiantes. Aunque a lo largo del texto se
encuentran frmulas y procedimientos formales, destaca el desarrollo
de conocimientos estadsticos y de un pensamiento crtico. Este libro
fomenta el pensamiento ms all del uso irreflexivo de procedimientos
mecnicos. Estadstica ha sido el principal libro de texto de
introduccin a la estadstica en Estados Unidos durante muchos aos.
Al llegar a millones de estudiantes, se ha convertido en el libro
de estadstica ms vendido de todos los tiempos. Las siguientes son
algunas caractersticas importantes que han contribuido a su xito
continuo: nfasis en los conocimientos estadsticos y en un
pensamiento crtico nfasis en la comprensin de los conceptos y no en
la realizacin de clculos de forma mecnica Uso abundante de datos
reales Un estilo de escritura claro, fcil de entender y en
ocasiones con sentido del humor Componentes pedaggicos abundantes y
diversos Una gama de complementos tiles para los estudiantes y los
profesores Profesionales de ventas, tcnicos, de apoyo y editoriales
de Addison-Wesley con un compromiso y experiencia excepcionales
Adems de ensear estadstica, otro objetivo importante de Estadstica,
dcima edicin, es brindar un marco de referencia que fomente el
crecimiento personal a travs del uso de la tecnologa, el trabajo
con los compaeros, el pensamiento crtico y el desarrollo de
habilidades de comunicacin. Estadstica permite que los estudiantes
apliquen las habilidades adquiridas fuera del saln de clases, en un
contexto del mundo real. Este texto obedece las recomendaciones y
lineamientos de la American Statistical Association, la
Mathematical Association of America, la American Mathematical
Association of Two-Year Colleges y el National Council of Teachers
of Mathematics. Pblico/Prerrequisitos El libro Estadstica se
escribi para estudiantes de cualquier carrera. Aun cuando el uso
del lgebra es mnimo, los estudiantes deben haber cursado al menos
una materia de lgebra elemental en la preparatoria o la
universidad. En muchos casos se incluyen teoras subyacentes, pero
este libro no enfatiza el rigor matemtico que es ms adecuado para
carreras en matemticas. Puesto que la gran cantidad de xv
- 13. xvi Prefacio ejemplos y ejercicios cubren una amplia
variedad de aplicaciones estadsticas distintas e interesantes,
Estadstica es apropiado para estudiantes de una gran diversidad de
disciplinas, que van desde las ciencias sociales, la psicologa y la
sociologa, hasta reas tales como la educacin, los campos de la
salud, negocios, economa, ingeniera, humanidades, ciencias fsicas,
periodismo, comunicacin y artes. Herramientas tecnolgicas
Estadstica, dcima edicin, puede utilizarse fcilmente sin referencia
a alguna tecnologa especfica. Muchos profesores continan usando las
distintas ediciones de este libro con estudiantes, con tan slo una
variedad de calculadoras cientficas. Sin embargo, para aquellos que
deciden complementar el curso con herramientas tecnolgicas, se
incluye material especfico dentro del texto, aunque tambin existen
materiales complementarios disponibles. Cambios en esta edicin La
seccin de Visualizacin de datos se ha dividido en dos secciones,
dando as un mayor nfasis en las grficas estadsticas: Seccin 2-3:
Histogramas Seccin 2-4: Grficas estadsticas El captulo en ediciones
anteriores referente a la Descripcin, exploracin y comparacin de
datos se dividi en dos captulos: Captulo 2: Resumen y grficas de
datos Captulo 3: Estadsticos para describir, explorar y comparar
datos Nueva seccin: Prueba de McNemar para datos apareados (seccin
11-4) En algunas secciones, el libro se ha dividido en Parte 1
(aspectos bsicos) y Parte 2 (ms all de lo bsico) para facilitar su
enfoque en conceptos centrales. El anlisis de ciertos temas se ha
ampliado: potencia (seccin 8-2); grficas residuales (seccin 10-3);
regresin logstica (seccin 10-5); y grficas de interaccin (seccin
12-3). Verificacin de requisitos: Cuando se considera pertinente,
las soluciones inician con una verificacin formal de los requisitos
que deben cubrirse antes de utilizar un mtodo en particular.
Conocimientos estadsticos y pensamiento crtico: Cada seccin de
ejercicios inicia con cuatro ejercicios que implican especficamente
conocimientos estadsticos y un pensamiento crtico. Asimismo, al
final a cada captulo se incluyen cuatro ejercicios ms de este tipo.
Respuestas de herramientas tecnolgicas: Las respuestas en el
apndice E se basan en el uso de tablas, pero tambin se incluyen
respuestas de las herramientas tecnolgicas cuando existen
discrepancias. Por ejemplo, una respuesta aparece como valor P:
0.2743 (herramienta tecnolgica: 0.2739), donde herramienta
tecnolgica indica la respuesta que se obtendra utilizando un
programa como STATDISK, Minitab, Excel o una calculadora
TI-83>84 Plus. Adems, siempre que es posible, se utilizan los
valores P en la mayora de las respuestas. Conjuntos pequeos de
datos: En esta edicin se incluye un nmero mucho mayor de ejercicios
con conjuntos pequeos de datos.
- 14. Prefacio Nuevos ejercicios de ejemplos: El 68% de los
ejercicios son nuevos, y el 53% de los ejercicios incluyen datos
reales. El 66% de los ejemplos son nuevos. Los 20 temas ms
importantes (Top 20): En esta edicin identificamos los 20 temas ms
importantes en cualquier curso de introduccin a la estadstica, los
cuales aparecen marcados en el texto como . Contenido flexible al
plan de estudios La organizacin de este libro refleja las
preferencias de la mayora de los profesores de estadstica, pero
existen dos variaciones comunes que pueden ser fcilmente utilizadas
en esta dcima edicin: > Pronta cobertura de
correlacin>regresin: Algunos profesores prefieren cubrir los
aspectos bsicos de la correlacin y la regresin al inicio del curso,
inmediatamente despus de los temas del captulo 3. Las secciones
10-2 (correlacin) y 10-3 (regresin) pueden cubrirse en las primeras
etapas del curso. Simplemente omita la cobertura de la Parte 1
(conceptos bsicos) en cada una de las dos secciones. Poco contenido
del tema de probabilidad: Algunos profesores consideran que el tema
de probabilidad debe cubrirse en forma extensa, mientras que otros
prefieren cubrirlo en forma mnima. Estos ltimos pueden incluir la
seccin 4-2 y omitir las secciones restantes del captulo 4, ya que
no son esenciales para los captulos posteriores. Muchos profesores
prefieren cubrir slo los fundamentos de la probabilidad, junto con
los aspectos bsicos de las reglas de la suma y la multiplicacin;
estos temas se pueden cubrir con las secciones 4-1 a 4-4. La seccin
4-5 incluye la probabilidad condicional, y las secciones
posteriores se ocupan de los mtodos de simulacin y conteo
(incluyendo las permutaciones y las combinaciones). Ejercicios Se
incluyen ms de 1750 ejercicios y el 68% de stos son nuevos! Un
nmero mayor de ejercicios utilizan conjuntos ms pequeos de datos y
muchos de ellos requieren la interpretacin de los resultados. En
virtud de que los ejercicios son de gran importancia en cualquier
libro de estadstica, se ha tenido gran cuidado para asegurar su
utilidad, relevancia y exactitud. Tres especialistas en estadstica
leyeron el libro en sus etapas finales para verificar la precisin
del material del texto y de las respuestas a los ejercicios. Los
ejercicios se acomodaron en orden de dificultad creciente
dividindolos en dos grupos: 1. Destrezas y conceptos bsicos, y 2.
Ms all de lo bsico, los cuales incluyen conceptos ms difciles o
requieren de un acervo matemtico ms slido. En pocos casos estos
ejercicios tambin presentan un concepto nuevo. Datos reales: El 53%
de los ejercicios utilizan datos reales. (Puesto que esta edicin
tiene muchos ms ejercicios en la seccin de Conocimientos
estadsticos y pensamiento crtico, el porcentaje de ejercicios que
utilizan datos reales es menor que en la novena edicin, pero el
nmero de ejercicios que utilizan datos reales es aproximadamente el
mismo). Como el uso de datos reales es tan importante para los
estudiantes, se dedicaron cientos de horas para encontrar
informacin real, sig- xvii
- 15. xviii Prefacio nificativa e interesante. Adems de los datos
reales incluidos a lo largo del libro, muchos ejercicios se
refieren a los 18 conjuntos grandes de datos listados en el apndice
B. Caractersticas distintivas Se ha tenido mucho cuidado para
asegurar que cada captulo de Estadstica ayude a los estudiantes a
comprender los conceptos presentados. Las siguientes caractersticas
se disearon para lograr este objetivo: OBLEM O UL DEL 12 A PR C A
PT Caractersticas del inicio de cada captulo: Se incluye una lista
de secciones que presentan el captulo al estudiante; un problema
que inicia el captulo, basado en datos reales, motiva el estudio
del material presentado, y la primera seccin es un panorama general
que establece los objetivos del captulo. Caractersticas del final
de cada captulo: Un Repaso del captulo resume los conceptos y temas
principales; los ejercicios sobre Conocimientos estadsticos y
pensamiento crtico enfatizan los conceptos del captulo; los
Ejercicios de repaso permiten revisar los conceptos y
procedimientos del captulo. Los Ejercicios de repaso acumulativo
refuerzan el material que se estudi con anterioridad. De los datos
a la decisin: Pensamiento crtico es un problema final que requiere
de pensamiento crtico y de habilidades de redaccin; De los datos a
la decisin Las Actividades de cooperacin en equipo fomentan el
aprendizaje activo en grupos; Los Proyectos tecnolgicos requieren
del uso de STATDISK, Minitab, Excel o de una calculadora
TI-83>84 Plus. Uso de la tecnologa STATDISK MINITAB EXCEL
T1-83/84 PLUS
- 16. Prefacio Proyecto de Internet Ensayos al margen: El texto
incluye 122 ensayos al margen, que ilustran los usos y abusos de la
estadstica en aplicaciones reales, prcticas e interesantes.
Incluyen temas como Prevalece un gnero en las familias?, Los zurdos
mueren antes? y Eleccin de nmeros de lotera. Diagramas de flujo:
stos aparecen a lo largo del texto para simplificar y aclarar
conceptos y procedimientos ms complejos. Como novedad en esta
edicin, los diagramas de flujo estn animados y pueden revisarse en
la pgina de Internet de MyStatLab de este libro
(www.mystatlab.com). Programas estadsticos de cmputo: A lo largo
del libro se encuentran instrucciones y resultados de STATDISK,
Minitab, Excel y la calculadora TI-83>84 Plus. Conjuntos de
datos reales: Se usan extensamente en todo el libro. En el apndice
B se listan 18 conjuntos de datos, 4 de los cuales son nuevos y 3
que incluyen datos nuevos. Estos conjuntos aparecen de forma
impresa en el apndice B, y en forma electrnica en el sitio de
Internet. Los conjuntos de datos se refieren a temas tan variados
como el consumo de alcohol y tabaco en pelculas infantiles de
dibujos animados, las erupciones del giser Old Faithful y
mediciones relacionadas con el tabaquismo pasivo. Entrevistas: Cada
captulo incluye entrevistas realizadas por el autor a hombres y
mujeres profesionales de diversos campos que utilizan la estadstica
en su trabajo diario. Tablas de referencia rpida: Las tablas A-2 y
A-3 (referentes a la distribucin normal y distribucin t) estn
reproducidas en la guarda al final del libro y en la tercera de
forros. Al principio del libro se incluye una tabla de smbolos,
para poder consultar con rapidez los smbolos clave. Inserto de
frmulas y tablas desprendible: Este material est organizado por
captulos y ofrece a los estudiantes una referencia rpida para
estudio o, si lo permiten los profesores, para contestar exmenes.
CD-ROM complementario: El CD-ROM fue elaborado por Mario F. Triola
y viene incluido con cada nuevo ejemplar del texto; incluye los
conjuntos de datos del apndice B, que vienen almacenados como
archivos de texto, hojas de clculo de Minitab, archivos de SPSS,
archivos de SAS, hojas de clculo de Excel y aplicaciones de la
calculadora TI-83>84 Plus. El disco compacto tambin incluye una
seccin sobre el teorema de Bayes, programas para la calculadora
graficadora TI-83>84 Plus, el programa estadstico STATDISK
(versin 10.1) y el recurso Add-Inn de Excel, diseado para
incrementar las capacidades de los programas estadsticos de Excel.
xix
- 17. xx Prefacio Complementos Los paquetes complementarios para
el profesor tienen el objetivo de conformar el sistema de
aprendizaje ms completo y til disponible para un curso de
introduccin a la estadstica. Los profesores deben ponerse en
contacto con su representante local de ventas de Pearson Educacin o
enviar un correo electrnico a la compaa, a la direccin
editorialmx@pearsoned.com, para recibir copias de los exmenes. Para
el profesor Manual de soluciones para el profesor, escrito por
Milton Loyer (Penn State University), contiene soluciones a todos
los ejercicios y ejemplos del curso. Gua de enseanza para la serie
de Estadstica de Triola, escrita por Mario F. Triola, contiene
ejemplos de planes de estudio de estadstica y consejos para
incorporar proyectos, as como tambin panoramas generales de las
lecciones, ejemplos adicionales, objetivos breves y tareas
recomendadas para cada captulo. MyStatLab (que forma parte de la
familia de productos MyMathLab y MathXL) es un curso en lnea
especfico para el libro y fcil de adaptar, que integra una
instruccin multimedia interactiva con el contenido del libro de
texto. MyStatLab est fortalecido por CourseCompass el entorno de
enseanza en lnea de Pearson Educacin y por MathXL nuestro sistema
de tareas, tutorial y evaluacin en lnea. MyStatLab le ofrece las
herramientas necesarias para impartir todo su curso o una parte de
l en lnea, ya sea que los estudiantes se encuentren en un ambiente
de laboratorio o en su hogar. MyStatLab ofrece un conjunto rico y
flexible de materiales para el curso, incluyendo ejercicios de
respuesta libre para una prctica y dominio ilimitados. Los
profesores pueden utilizar los administradores de tareas y exmenes
de MyStatLab para seleccionar y asignar ejercicios en lnea
relacionados directamente con el libro; tambin pueden crear y
asignar sus propios ejercicios en lnea, as como importar exmenes
TestGen para aadir flexibilidad. El libro de calificaciones en lnea
de MyStatLab diseado especficamente para matemticas y estadstica
registra automticamente los resultados de las tareas y los exmenes
de los estudiantes, y permite que el profesor determine la forma de
calcular las calificaciones finales. Los profesores tambin pueden
aadir calificaciones no obtenidas en lnea (sino con lpiz y papel)
al libro de calificaciones. MyStatLab est disponible para
practicantes autorizados. Para mayor informacin pngase en contacto
con su representante de ventas de Pearson Educacin. Sistema de
evaluacin: Se tuvo gran cuidado en asegurar el sistema de evaluacin
ms slido para la nueva edicin de Estadstica. Adems de un banco de
exmenes impreso, tambin existe un generador de exmenes
computarizado, el TestGen, que permite al profesor ver y editar
preguntas del banco de exmenes, transferirlas a otros exmenes y
realizar impresiones en diversos formatos. El programa tambin
ofrece muchas opciones para organizar y presentar los bancos de
exmenes y los exmenes mismos. Gracias a su capacidad de elaboracin
aleatoria y a su generador de exmenes, el TestGen resulta ideal
para crear mltiples versiones de exmenes, ya que ofrece mayor
posibilidad de reactivos de exmenes que las preguntas del banco de
reactivos impresas. Los usuarios pueden exportar los exmenes para
que sean compatibles con diversos sistemas de administracin de
cursos o incluso para que aparezca en un navegador de Internet.
Adems, las
- 18. Prefacio pruebas creadas con TestGen pueden utilizarse con
el QuizMaster, el cual permite al estudiante resolver exmenes a
travs de una computadora. Para el estudiante MathXL para Estadstica
es un poderoso sistema que complementa los libros de texto de
estadstica y matemticas de Pearson Educacin, el cual ofrece tareas,
evaluaciones y tutoriales en lnea. Con la herramienta MathXL para
Estadstica, los profesores pueden crear, editar y asignar tareas en
lnea, creadas especficamente para el libro de texto de Triola, as
como pruebas que utilizan ejercicios generados de manera
algortmica, correlacionados con el nivel de los objetivos de este
libro. Todo el trabajo de los estudiantes se registra en el libro
de calificaciones en lnea de MathXL. Los estudiantes pueden
resolver exmenes de captulos en esta herramienta y recibir planes
de estudio personalizados a partir de sus resultados. El plan de
estudio diagnostica debilidades y vincula a los estudiantes
directamente con ejercicios tutoriales para los objetivos que
necesitan estudiar y reevaluar. Los estudiantes tambin pueden
revisar animaciones y clips de video de Triola directamente a
partir de ejercicios seleccionados. MathXL para Estadstica est
disponible para los practicantes autorizados. Para mayor
informacin, pngase en contacto con su representante de ventas de
Pearson Educacin. Pgina de Internet de Estadstica de Triola: Se
puede acceder a este sitio en
http://www.pearsoneducacion.net/triola. Este sitio ofrece proyectos
de Internet relacionados con cada uno de los captulos del texto, as
como los conjuntos de datos. xxi
- 19. Reconocimientos RECONOCIMIENTOS E sta dcima edicin de
Estadstica es particularmente especial. Estoy muy agradecido con
los miles de profesores de estadstica que han contribuido al xito
de este libro. Agradezco en particular a mis alumnos, quienes
desempearon un papel fundamental en la creacin de un mtodo de
enseanza efectivo que pudiera traducirse en un libro de texto, y a
los numerosos estudiantes que han aprendido con este libro y que
gentilmente han expresado muchos comentarios tiles. El xito de
Estadstica se puede atribuir al compromiso y dedicacin de todo el
equipo de Pearson Educacin, y expreso mi ms sincero agradecimiento
a Deirdre Lynch, Christine OBrien, Greg Tobin, Peggy McMahon,
Barbara Atkinson, Phyllis Hubbard, Ceci Fleming, Celena Carr, Sara
Oliver, Joe Vetere, Beth Anderson y Dana Weightman. Tambin
agradezco a Janet Nuciforo de Nesbitt Graphics por su excelente
trabajo de produccin. Este libro no habra sido posible sin el apoyo
de mi familia. Agradezco a mi esposa Ginny por su constante apoyo y
gua, a mi hijo Scott por animarme continuamente, y a mi hijo Marc
Triola, doctor en medicina, por reprogramar y fortalecer el
STATDISK, que ahora es un programa poderoso y de calidad. De entre
los muchos trabajadores de Pearson Educacin, me gustara agradecer y
reconocer personalmente las contribuciones de los representantes de
ventas y de los gerentes de ventas que han sido muy tiles al
atender a los profesores que utilizan este libro. Ha sido un placer
absoluto trabajar con los siguientes profesionales durante 10 aos o
ms: Paul Altier Jay Beckenstein Eileen Burke John Cross Andrew
Crowley Julie Davis Karin DeJamaer Margaret Dzierzanowski Peter
Harris Nancy Hart Jim Lawler Bill Leonard Steve May Tom Shaffer
Otis Taylor Julie Ward Tambin me gustara agradecer especialmente a
los siguientes representantes de ventas veteranos que han vendido
diversas ediciones de Estadstica: Nola Akala Allison Andrews Naomi
Bahary Michael Bailey Corinn Berman Carol Britz Kathy Campbell Dave
Chwalik Jamie Commissaris Michelle Cook Susan Coughlin Tami Dreyfus
Jane Fleming Matthew Genaway Rhonda B. Goedeker Lori Hales Leigh
Jacka Jay Johnson Laura C. Johnson Jennifer Koehler xxiii
- 20. xxiv Reconocimientos Ann Kuick Dara Lanier Mary Kaye
Leonard Donna Loughman Martha McDonald Richard McMenamy Lee Monroe
Lorri Morgan Tracy Morse Linda Nelson Leah Newman Teri Orr Amanda
Perdaris Scott Perrine Marisa Raffaele Nick Rumpff Karen Scholz
Eugene Smith Pam Snow Frank Steed Me gustara agradecer a las
siguientes personas por su ayuda a la dcima edicin: Revisores de
estilo Emily Keaton David R. Lund, University of Wisconsin at Eau
Claire Tim Mogill Kimberly Polly, Parkland College Tom Wegleitner
Revisores de la dcima edicin Raid W. Amin, University of West
Florida Keith Carroll, Benedictine University Monte Cheney, Central
Oregon Community College Christopher Donnelly, Macomb Community
College Theresa DuRapau, Our Lady of Holy Cross Billy Edwards,
University of Tennessee Chattanooga Marcos Enriquez, Moorpark
College Angela Everett, Chattanooga State Technical Community
College Joe Franko, Mount San Antonio College Sanford Geraci,
Broward Community College Laura Heath, Palm Beach Community College
Laura Hillerbrand, Broward Community College Gary King, Ozarks
Technical Community College Mickey Levendusky, Pima County
Community College Tristan Londre, Blue River Community College Alma
Lopez, South Plains College Carla Monticelli, Camden County
Community College Julia Norton, California State University Hayward
Michael Oriolo, Herkimer Community College Jeanne Osborne,
Middlesex Community College Ali Saadat, University of
CaliforniaRiverside Radha Sankaran, Passaic County Community
College Pradipta Seal, Boston University Sharon Testone, Onondaga
Community College Dave Wallach, University of Findlay Cheng Wang,
Nova Southeastern University Gail Wiltse, St. John River Community
College Claire Wladis, Borough of Manhattan Community College Yong
Zeng, University of Missouri at Kansas City Jim Zimmer, Chattanooga
State Technical Community College Cathleen Zucco-Teveloff, Trinity
College Mark Z. Zuiker, Minnesota State University, Mankato Por su
ayuda y sugerencias en reas especiales, agradezco a las siguientes
personas: Vincent DiMaso Rod Elsdon, Chaffey College David
Straayer, Sierra College Glen Weber, Christopher Newport
University
- 21. Reconocimientos Por su ayuda al probar y mejorar el
programa STATDISK, agradezco a los siguientes colaboradores:
Justine Baker Henry Feldman, M.D. Robert Jackson Caren McClure Sr.
Eileen Murphy John Reeder Carolyn Renier Cheryl Slayden Victor
Strano Gary Turner Por sus sugerencias, quiero expresar mi ms
sincero agradecimiento a los siguientes revisores y usuarios de
ediciones anteriores de este libro: Dan Abbey, Broward Community
College Mary Abkemeier, Fontbonne College William A. Ahroon,
Plattsburgh State Scott Albert, College of Du Page Jules Albertini,
Ulster County Community College Tim Allen, Delta College Stu
Anderson, College of Du Page Jeff Andrews, TSG Associates, Inc.
Mary Anne Anthony, Rancho Santiago Community College William
Applebaugh, University of WisconsinEau Claire James Baker,
Jefferson Community College Justine Baker, Peirce College,
Philadelphia, PA Anna Bampton, Christopher Newport University
Donald Barrs, Pellissippi State Technical Community College James
Beatty, Burlington County College Philip M. Beckman, Black Hawk
College Marian Bedee, BGSU, Firelands College Marla Bell, Kennesaw
State University Don Benbow, Marshalltown Community College
Michelle Benedict, Augusta College Kathryn Benjamin, Suffolk County
Community College Ronald Bensema, Joliet Junior College David
Bernklau, Long Island University Maria Betkowski, Middlesex
Community College Shirley Blatchley, Brookdale Community College
David Balueuer, University of Findlay Randy Boan, Aims Community
College John Bray, Broward Community CollegeCentral Denise Brown,
Collin County Community College Patricia Buchanan, Pennsylvania
State University John Buchl, John Wood Community College Michael
Butler, Mt. San Antonio College Jerome J. Cardell, Brevard
Community College Don Chambless, Auburn University Rodney Chase,
Oakland Community College Bob Chow, Grossmont College Philip S.
Clarke, Los Angeles Valley College Darrell Clevidence, Carl
Sandburg College Paul Cox, Ricks College Susan Cribelli, Aims
Community College Imad Dakka, Oakland Community College Arthur
Daniel, Macomb Community College Gregory Davis, University of
Wisconsin, Green Bay Tom E. Davis, III, Daytona Beach Community
College Charles Deeter, Texas Christian University Joseph DeMaio,
Kennesaw State University Joe Dennin, Fairfield University Nirmal
Devi, Embry Riddle Aeronautical University Richard Dilling, Grace
College Rose Dios, New Jersey Institute of Technology Dennis
Doverspike, University of Akron Paul Duchow, Pasadena City College
Bill Dunn, Las Positas College Marie Dupuis, Milwaukee Area
Technical College Evelyn Dwyer, Walters State Community College
Jane Early, Manatee Community College Wayne Ehler, Anne Arundel
Community College Sharon Emerson-Stonnell, Longwood College P.
Teresa Farnum, Franklin Pierce College Ruth Feigenbaum, Bergen
Community College Vince Ferlini, Keene State College Maggie Flint,
Northeast State Technical Community College xxv
- 22. xxvi Reconocimientos Bob France, Edmonds Community College
Christine Franklin, University of Georgia Richard Fritz, Moraine
Valley Community College Maureen Gallagher, Hartwick College Joe
Gallegos, Salt Lake Community College Mahmood Ghamsary, Long Beach
City College Tena Golding, Southeastern Louisiana University
Elizabeth Gray, Southeastern Louisiana University Jim Graziose,
Palm Beach Community College David Gurney, Southeastern Louisiana
University Francis Hannick, Mankato State University Sr. Joan
Harnett, Molloy College Kristin Hartford, Long Beach City College
Leonard Heath, Pikes Peak Community College Peter Herron, Suffolk
County Community College Mary Hill, College of Du Page Larry Howe,
Rowan College of New Jersey Lloyd Jaisingh, Morehead State
University Lauren Johnson, Inver Hills Community College Martin
Johnson, Gavilan College Roger Johnson, Carleton College Herb
Jolliff, Oregon Institute of Technology Francis Jones, Huntington
College Toni Kasper, Borough of Manhattan Community College Alvin
Kaumeyer, Pueblo Community College William Keane, Boston College
Robert Keever, SUNY, Plattsburgh Alice J. Kelly, Santa Clara
University Dave Kender, Wright State University Michael Kern,
Bismarck State College John Klages, County College of Morris
Marlene Kovaly, Florida Community College at Jacksonville John
Kozarski, Community College of Baltimore CountyCatonsville Tomas
Kozubowski, University of Tennessee Shantra Krishnamachari, Borough
of Manhattan Community College Richard Kulp, David Lipscomb
University Linda Kurz, SUNY College of Technology Christopher Jay
Lacke, Rowan University Tommy Leavelle, Mississippi College
Tzong-Yow Lee, University of Maryland R. E. Lentz, Mankato State
University Timothy Lesnick, Grand Valley State University Dawn
Lindquist, College of St. Francis George Litman, National-Louis
University Benny Lo, Ohlone College Sergio Loch, Grand View College
Debra Loeffler, Community College of Baltimore CountyCatonsville
Vincent Long, Gaston College Barbara Loughead, National-Louis
University David Lund, University of Wisconsin-Eau Claire Rhonda
Magel, North Dakota State UniversityFargo Gene Majors, Fullerton
College Hossein Mansouri, Texas State Technical College Virgil
Marco, Eastern New Mexico University Joseph Mazonec, Delta College
Caren McClure, Santa Ana College Phillip McGill, Illinois Central
College Marjorie McLean, University of Tennessee Austen Meek,
Canada College Robert Mignone, College of Charleston Glen Miller,
Borough of Manhattan Community College Kermit Miller, Florida
Community College at Jacksonville Kathleen Mittag, University of
TexasSan Antonio Mitra Moassessi, Santa Monica College Charlene
Moeckel, Polk Community College Theodore Moore, Mohawk Valley
Community College Rick Moscatello, Southeastern Louisiana
University Gerald Mueller, Columbus State Community College Sandra
Murrell, Shelby State Community College Faye Muse,
Asheville-Buncombe Technical Community College Gale Nash, Western
State College Felix D. Nieves, Antillean Adventist University Lyn
Noble, Florida Community College at JacksonvilleSouth DeWayne
Nymann, University of Tennessee Patricia Oakley, Seattle Pacific
University Keith Oberlander, Pasadena City College Patricia Odell,
Bryant College James ODonnell, Bergen Community College
- 23. Reconocimientos Alan Olinksy, Bryant College Nasser
Ordoukhani, Barry University Ron Pacheco, Harding University
Lindsay Packer, College of Charleston Kwadwo Paku, Los Medanos
College Deborah Paschal, Sacramento City College S. A. Patil,
Tennessee Technological University Robin Pepper, Tri-County
Technical College David C. Perkins, Texas A&M University Corpus
Christi Anthony Piccolino, Montclair State University Kim Polly,
Parkland College Richard J. Pulskamp, Xavier University Diann
Reischman, Grand Valley State University Vance Revennaugh,
Northwestern College C. Richard, Southeastern Michigan College Don
Robinson, Illinois State University Sylvester Roebuck, Jr., Olive
Harvey College Ira Rosenthal, Palm Beach Community CollegeEissey
Campus Kenneth Ross, Broward Community College Charles M. Roy,
Camden County College Kara Ryan, College of Notre Dame Fabio
Santos, LaGuardia Community College Richard Schoenecker, University
of Wisconsin, Stevens Point Nancy Schoeps, University of North
Carolina, Charlotte Jean Schrader, Jamestown Community College A.
L. Schroeder, Long Beach City College Phyllis Schumacher, Bryant
College Sankar Sethuraman, Augusta College Rosa Seyfried,
Harrisburg Area Community College Calvin Shad, Barstow College
Carole Shapero, Oakton Community College Adele Shapiro, Palm Beach
Community College Lewis Shoemaker, Millersville University Joan
Sholars, Mt. San Antonio College Galen Shorack, University of
Washington Teresa Siak, Davidson County Community College Cheryl
Slayden, Pellissippi State Technical Community College Arthur
Smith, Rhode Island College Marty Smith, East Texas Baptist
University Laura Snook, Blackhawk Community College Aileen Solomon,
Trident Technical College Sandra Spain, Thomas Nelson Community
College Maria Spinacia, Pasco-Hernandez Community College Paulette
St. Ours, University of New England W. A. Stanback, Norfolk State
University Carol Stanton, Contra Costra College Richard Stephens,
Western Carolina College W. E. Stephens, McNeese State University
Terry Stephenson, Spartanburg Methodist College Consuelo Stewart,
Howard Community College David Stewart, Community College of
Baltimore CountyDundalk Ellen Stutes, Louisiana State University at
Eunice Sr. Loretta Sullivan, University of Detroit Mercy Tom
Sutton, Mohawk College Andrew Thomas, Triton College Evan Thweatt,
American River College Judith A. Tully, Bunker Hill Community
College Gary Van Velsir, Anne Arundel Community College Paul
Velleman, Cornell University Randy Villa, Napa Valley College Hugh
Walker, Chattanooga State Technical Community College Charles Wall,
Trident Technical College Glen Weber, Christopher Newport College
David Weiner, Beaver College Sue Welsch, Sierra Nevada College
Roger Willig, Montgomery County Community College Odell
Witherspoon, Western Piedmont Community College Jean Woody, Tulsa
Junior College Carol Yin, LeGrange College Thomas Zachariah, Loyola
Marymount University Elyse Zois, Kean College of New Jersey M.F.T.
LaGrange, Nueva York, julio de 2005 xxvii
- 24. ndice de aplicaciones xxix ndice de aplicaciones Los
significados de las letras entre parntesis son los siguientes: PC
problema del captulo, EJT ejemplo en el texto, M ejemplo al margen,
E ejercicio, MB ms all de lo bsico, R ejercicio de repaso, RA
ejercicio de repaso acumulativo, DD de los datos a la decisin, ACE
actividad de cooperacin en equipo, PT proyecto tecnolgico, ET la
estadstica en el trabajo. Agricultura Dientes de len (E), 234
Experimento de crecimiento de rboles (E), 187 Fenotipos de chcharos
(E), 87, 105 Fertilizante (RA), 132; (EJT), 488-489 Gallinas que
ponen huevos (EJT), 6, 202 Leche de vaca (EJT), 6, 202 Longevidad
de rboles tratados con fertilizante (MB), 91 Mediciones de rboles
(R), 131; (RA), 131 Nuevo fertilizante y crecimiento de rboles
(EJT), 24-25 Pesos de lamos (E), 88-89, 107-108, 650, 661, 662;
(PC), 635; (EJT), 639-640, 655-660, 703-704; (MB), 653; (PT), 670
Prueba de semillas de maz (E), 128, 493, 687, 691; (EJT), 681-682
Semillas de paja (R), 508 Alimentos/bebidas Azcar en cereales (E),
434 Azcar en naranjas (M), 355 Azcar y caloras en cereales (E), 553
Barras energticas de protenas (R), 36 Carbohidratos en la comida
(RA), 312-313 Cereales (E), 87, 105 Coca-Cola frente a Pepsi (ACE),
380, 449; (EJT), 498-500 Coca-Cola regular y Coca-Cola diettica
(E), 50, 55, 89-90, 107, 288 Comida saludable de chocolate (E), 18
Comparacin entre Pepsi regular y Pepsi diettica (E), 362 Dulces
M&M (E), 148, 228, 300, 336, 417, 604, 651, 707; (MB), 363,
418, 423, 442, 653; (EJT), 400, 419, 427-428; (RA), 668-669 Escala
para calificar alimentos (MB), 11 Huevos rotos (E), 188 Llenado de
latas de bebidas (E), 745-746 Pastel de frutas (R), 192 Pesos de
Coca-Cola regular y Coca-Cola diettica (E), 483, 502, 503 Pesos de
paquetes de azcar (R), 446 Ambiente Cantidades de precipitacin
pluvial (E), 443, 467 Choque de meteoritos (EJT), 142 Contaminacin
de automviles (E), 362; (R), 666-667 Contaminacin del aire (EJT),
16 Datos sobre el clima (E), 50, 55 Decaimiento radiactivo (E), 234
Errores de pronstico (E), 348, 425, 435; (M), 542 Exactitud de
pronstico y temperaturas (E), 336-337, 417 Giser Old Faithful (E),
66-67, 87, 105, 494, 535, 554, 575; (PC), 515-516 (EJT), 523, 524,
527-529, 544, 546, 559, 562, 567-568; (R), 582-583 Incendios y
acres quemados (E), 537, 555 Incidencia del radn (E), 466-467
Lluvia (E), 50, 55, 504-505, 723 Peso de basura desechada por los
hogares (R), 376 Precipitacin pluvial (E), 49, 90, 108, 309
Precipitacin pluvial en Boston (E), 336, 359, 417, 467, 747; (EJT),
720; (MB), 752 Precisin de los pronsticos del clima (E), 88, 89,
106, 107 Radn en hogares (R), 36 Temperatura mnima diaria (E), 49,
90, 108 Temperaturas (E), 11, 309, 537, 555 Temperaturas de los
Everglades (E), 423 Temperaturas mximas (E), 66; (RA), 194
Temperaturas reales y pronosticadas (E), 360, 489, 491, 493,
538-539, 556, 694, 716; (EJT), 485-488 Terremotos (E), 235
Verificacin del plomo en el aire (EJT), 78, 79, 81; (E), 310, 434,
443 Biologa Anchura de crneos (E), 362, 652-653, 706 Bacteria E.
Coli (E), 173 Chirridos de grillos y temperatura (EJT), 60-61; (E),
537, 555, 565, 715 Cigarras (E), 10 Clonacin de seres humanos
(EJT), 142-143 Datos de osos (E), 128, 489, 533, 536, 554-555, 574,
576 Ecologa, comportamiento animal y ecotoxicologa (ET), 383
Experimento de hibridacin (E), 157-158, 177, 178, 300, 414; (MB),
605 Experimento del color de los ojos (E), 603 Experimento gentico
(E), 210, 404, 604; (MB), 224 Gnero de osos (EJT), 719-720; (E),
722, 723 Genes de ojos azules (RA), 669 Gentica: color de ojos,
edad y gnero (E), 149, 150, 665 Gentica mendeliana (E), 147, 228,
334; (EJT), 411-413 Genotipos (EJT), 142 Investigacin arqueolgica
(ET), 513 Largo de huevos de ave (E), 109 Mamferos ms pequeos del
mundo (E), 347-348, 361-362, 374, 425, 434, 442 Mtodo de captura y
recaptura (ACE), 194 Moscas de la fruta (E), 88, 106, 279 Muerte de
manates (E), 580; (R), 582 Nucletidos del ADN (E), 187 Plantas
cultivadas en casas (RA), 132 Plantas vasculares y no vasculares
(EJT), 163 Sociabilidad y poblacin de cachalotes (ET), 39 Tamao de
poblaciones de vida silvestre (M), 339 Variacin en volmenes
cerebrales (R), 508 Deportes Anotacin de un tiro libre (EJT), 141
Clasificacin de gimnastas (E), 714 Competidores del triatln olmpico
(E), 280 Congelar al pateador (M), 572 Derby de Kentucky (E), 150
Distancias de home runs (PT) 133; (E), 653 Edades de corredores de
maratn (E), 534 Educacin y deportes (E), 32 Estatura de corredores
(E), 34 Estatura de jugadores de los Lakers de LA (E), 310
Ganadores de medallas olmpicas de oro (E), 722 Ganadores olmpicos
(E), 435 Gnero de atletas profesionales (EJT), 6 Hits de jugadores
de bisbol (MB), 301-302 Intercepcin de lanzamientos del mariscal de
campo (EJT), 271 Juegos de la serie mundial (E), 603 Lanzamiento en
paracadas (M), 293 Manchas solares y puntos en el Sper Bowl (E),
715 Maratones (E), 537, 555, 663-664 Nmero de la camiseta de
jugadores de bsquetbol (E), 10 Pelotas de bisbol (E), 433 Pesos de
timoneles y remeros en una carrera de canotaje (E), 54-55
Porcentaje de strikes declarados por rbitros (R), 447 Promedio de
bateo (M), 96 Rachas de suerte en los deportes (M), 719 Salarios y
desempeo de la NBA (M), 570
- 25. xxx ndice de aplicaciones Serie mundial de bisbol (E), 211,
723, 724 Sper Bowl (M), 476, 558; (E), 534, 553; (RA), 583-584
Tiros libres de bsquetbol (ACE), 754 Torneo de bsquetbol de la NCAA
(E), 188-189 Ventaja del equipo local (E), 464, 620; (M), 612
Derecho Cmara vigilante (DD), 381 Condenado por probabilidad (M),
163 Crimen en campus (E), 20 Crimen y extraos (R), 629 Crmenes por
drogas (E), 414 Demandas por negligencia mdica (E), 405 Deteccin de
fraude (E), 301, 335; (PC), 589; (EJT), 597-598 Detectores de
mentiras (M), 388 Estado de Arizona vs. Wayne James Nelson (DD),
632 Fraude de tarjeta de crdito (E), 172, 301 Identificacin de
ladrones (M), 473 Identificacin de voz de un criminal (E), 166
Multas por exceso de velocidad (E), 90, 108 Pena de muerte (E),
405; (ACE), 449, 510; (M), 462 Precisin de pruebas con polgrafo
(E), 618 Puesto de revisin de sobriedad (E), 32 Robo de identidad
(EJT), 180 Seleccin de miembros de un jurado (PC), 199; (EJT), 201,
203, 207, 208, 215-217, 219, 225-227; (E), 211, 220, 301, 335, 417
Sentencia independiente de la declaracin de inocencia (E), 618
Soborno en el Jai Alai (M), 743 Testimonio en la Suprema Corte (M),
459 Trampa en impuestos (E), 32 Velocidades de conductores multados
en carretera interestatal (E), 347 Economa y negocios Acciones (E),
534, 553, 580-581; (M), 558 Accionistas de The Coca Cola Company
(R), 35 Alto costo de la baja calidad (M), 750 Anlisis de ventas
(ET), 757 Analista del IRS (E), 32 Artculos defectuosos (E), 166,
171, 173, 227, 298, 752; (MB), 174, 213, 230; (R), 753-754; (RA),
754; (PT), 755 Auditoras del IRS (E), 223 Aumento de la calidad
(E), 224 Canciones descargadas (E), 336 Centro telefnico (E),
278-279 Cdigos de barras (M), 185; (R), 193 Comerciales (M), 419
Compaa farmacutica (ET), 197 Compras en Internet (E), 335
Consumidores engaados (R), 446 Consumo diario de petrleo (EJT),
14-15 Consumo elctrico (R), 753 Control de calidad (E), 31, 33,
172, 279280, 403, 431, 438-439; (EJT), 427-428; (M), 748 Diferencia
en los valores del hogar (E), 482 Discos compactos fabricados por
Sony (M), 568 Empresa editorial (ET), 73 Estadstica y administracin
de la calidad (ET), 452-453 Etiquetas de empaques de dulces M&M
(E), 290 Exactitud del IRS (E), 148 Fabricacin de altmetros para
aeronaves (E), 442 Fabricacin de latas de aluminio (DD), 756
Fabricacin de telfonos celulares (E), 178; (PT), 195 Factura fiscal
media (E), 359 Filas de espera en los bancos (E), 443 Ley de Moore
(MB), 581 Mquina para recubrimiento de papel (M), 740 Mquinas
expendedoras (E), 290; (R) 377 Medios de comunicacin masiva y
publicidad (E), 20 Mercado de acciones (E), 723 Mercado de acciones
y ventas de automviles (E), 714 Muestreo de aceptacin (E), 223,
300-301 Navegacin en Internet (E), 415 Necesidad de agua caliente
en un hotel (E), 289-290 Nmeros del seguro social (E), 10 Precio de
lista y precio de venta (E), 538, 556 Precios de casas (E), 494,
575 Precisin de escner (E), 416, 619 Prediccin de costos de
electricidad (R), 583 Prediccin de precios de condominios (E), 545
Producto de consumo (E), 10 Promedio industrial Dow Jones (RA),
583-584; (ACE), 754-755 Pronstico y anlisis de Walt Disney World
(ET), 587 Propinas (M), 121 Publicidad (ACE), 380 Publicidad
televisiva (E), 299-300 Quejas ante compaa telefnica (EJT), 59, 60
Reconocimiento de marca (E), 148, 211 Reemplazo de televisores
(MB), 301 Seis Sigma en la industria (M), 749 Tasa de defectos (E),
751 Telemarketing (E), 279 Tiempos de espera de consumidores (E),
89; (EJT), 92-93, 95, 96, 97, 102, 107; (ACE), 510 Toxiclogo (ET),
673 Ventas de casas (E), 213 Educacin Asistencia a clases y
calificaciones (M), 680 Ausencias (ACE), 755 Bloqueo en exmenes
(E), 482, 504 Calificacin perfecta en la prueba SAT (M), 164
Calificacin y lugar para sentarse (E), 602 Calificaciones de examen
(EJT), 84, 351; (E), 118, 650; (RA), 630 Calificaciones de mujeres
en la prueba de matemticas del SAT (RA), 448 Calificaciones en la
prueba SAT (E), 662-663; (RA), 668-669 Calificaciones en un curso
(EJT), 7-8 Carrera y gnero (ACE), 670, 728 CI de estudiantes de
estadstica (E), 348, 360 Clasificacin de escuelas de medicina (R),
726 Clasificacin de escuelas de negocios y leyes (R), 725
Clasificacin de universidades (PC), 675; (EJT), 710-711, 712
Conjeturas en un examen (E), 165, 220, 221, 227-228; (R), 237
Cursos de preparacin para la prueba SAT (E), 492; (MB), 494 Curva
de aprendizaje (MB), 716-717 Edad de profesores (E), 108 Educacin y
deportes (E), 32 El crecimiento de la estadstica (M), 113
Estudiantes de estadstica presentes en una clase (EJT), 202
Estudiantes suspendidos (EJT), 13 Exmenes de opcin mltiple (RA),
630 Gastos para el regreso a clases (E), 359 Las evaluaciones de
maestros se correlacionan con las calificaciones (M), 522 Las
personas que se gradan de la universidad viven ms tiempo (E), 18
Longitud de un saln de clases (ACE), 380, 449, 669-670;(R), 666
Mejores resultados con tamaos de clases ms pequeos (M), 477 Muestra
de estudiantes (E), 33 Normalizacin de calificaciones de un examen
(MB), 269 Nueva poltica de asistencia (EJT), 23 Nmero de clases
(E), 51 Orden de los asientos en clase (ACE), 727 Paradoja del
tamao de la clase (M), 79 Precios de libros de texto universitarios
(EJT), 9 Prediccin de xito (M), 567 Preparacin para la prueba SAT
(E), 288-289 Programa de preparacin para la prueba SAT (RA), 727
Promedio de calificacin (E), 423 Pruebas SAT y ACT (MB), 269
Puntuaciones de CI (E), 34, 117, 266, 298, 404, 489, 553, 706;
(EJT), 100, 101, 261-262, 391; (M), 94, 736; (MB), 268,
- 26. ndice de aplicaciones 605-606; (R), 310, 311,446, 447;
(PT), 450, 511 Puntuaciones de CI de gemelos idnticos (PT) 585
Puntuaciones de CI de profesores (E), 344-345, 432; (R), 446
Seleccin de estudiantes (E), 165 Sesgo por gnero en una pregunta de
examen (R), 312 Tamao de la clase (EJT), 247-249; (E), 257 Tiempo
de estudio y calificaciones (E), 18 Tiempo para obtener un ttulo
universitario (E), 347 Encuestas y sondeos de opinin Adultos que se
oponen a los impuestos estatales (E), 444 Aplicacin de encuestas
(E), 19 Creencia de que existe vida en otros lugares de la galaxia
(E), 156 Cuestionarios para grupos de mujeres (M), 392 Deteccin de
datos falsos (M), 16 El medio de encuesta puede afectar los
resultados (M), 613 Encuesta a clientes de Merrill Lynch (E), 19
Encuesta a consumidores (RA), 70 Encuesta de American Online (ACE),
37 Encuesta de estudiantes (MB), 33; (E), 332; (R), 628 Encuesta de
la revista Glamour (R), 446 Encuesta de MTV (E), 32 Encuesta de
parejas casadas en centros comerciales (MB), 694 Encuesta de salud
(E), 467 Encuesta de trabajadores (E), 414 Encuesta de votantes
(E), 278, 299 Encuesta Gallup (EJT), 4; (E), 20, 404, 416, 464
Encuesta por correo (E), 11, 19 Encuesta por correo electrnico
(EJT), 329-330 Encuesta por Internet (E), 130, 414 Encuesta
preelectoral (M), 458 Encuesta pblica (ET), 243 Encuesta sobre
bebida (E), 10, 416 Encuesta sobre clonacin (E), 301, 335 Encuesta
sobre consumo de leche (R), 377 Encuesta sobre tabaquismo y
educacin universitaria (R), 378; (E), 417 Encuesta sobre telfonos
celulares (R), 34 Encuestas de salida (E), 32; (RA), 132 Encuestas
de televidentes (E), 222-223 Encuestas sobre temas delicados (ACE),
194-195; (M), 262 Encuestas y sondeos telefnicos (E), 32, 212-213,
465, 752 Estimados para mejorar el censo (M), 356 Exactitud de
encuesta (MB), 337 Falsificacin de datos (MB), 21; (M), 326
Influencia del gnero (EJT), 612-613 La tica en los reportes (M),
643 Minera de datos (M), 119 Nivel de confianza de encuesta (E),
166 Porcentaje de usuarios del telfono (E), 414 Pregunta incorrecta
(E), 19 Prueba de la influencia del gnero (E), 619 Qu est mal en
este asunto? (MB), 21 Rechazo de encuestas y grupo de edad (E), 620
Reporte de resultados de encuesta en peridico (R), 376 Resistencia
a la encuesta (E), 158; (M), 642 Respuestas de encuesta (EJT), 7
Respuestas de encuesta confusas (E), 334 Visitas repetidas (M), 215
Entretenimiento Asistencia a parque temtico (RA), 379 Audiencia
televisiva (R), 237 Audiencias y ventas de cancin (E), 535, 554,
715-716 Autocinemas (EJT), 61-62; (MB), 118 Bostons Womens Club
(MB), 291 Calificacin de facilidad de lectura (R), 666
Calificaciones de pelculas (E), 11; (R), 34 Clasificacin de crticos
de cine (R), 35 Clasificacin de Nielsen (E), 11, 31 Comparacin de
facilidad de lectura (E), 507-509 Compra de una audiencia
televisiva (E), 536-537, 555 Concierto de rock (R), 34 Consumo de
alcohol y tabaco en pelculas (E), 336, 417, 435, 467, 494, 505,
694; (MB), 717 Edades de actores y actrices ganadores del scar
(PC), 41, 75; (EJT), 43-46, 48, 52, 57-59, 81, 83, 99, 112-115,
119-122; (E), 55-56, 603; (MB), 68; (R), 69-70 Montaa rusa (MB),
174 Nmero posible de melodas (E), 188 Presupuestos e ingresos
brutos de pelculas (E), 535-536, 554, 564, 565, 716 Rutas a los
juegos en Disney World (EJT), 182 Salas de cine (E), 68, 723 Sitio
Web de Napster (EJT), 13 Televidentes (E), 10, 348 Viajes en un
parque de diversiones (E), 346 Finanzas Bonos especulativos (MB),
213 Cajeros automticos (E), 189 Calificacin de crdito (E), 361,
374, 433, 442 Cambio de un dlar (MB), 190 Datos de ingresos (E), 32
Desempeo de inversiones (ET), 633 Deuda de crdito (E), 372; (R),
506-507 Dinero gastado en automviles nuevos en Estados Unidos (E),
348-349 Eleccin de cdigos personales de seguridad (M), 182 xxxi
Ingreso personal (EJT), 13-14; (E), 88, 106 Ingresos de tiempo
completo de estudiantes universitarios (R), 446 Ingresos promedio
anuales (E), 19 Ms acciones, menos riesgos (M), 99 Montos de
cheques del autor (E), 604 NSS e ingreso (E), 532 Presupuesto tardo
del estado de Nueva York (R), 312; (E), 538, 556 Tarjetas de crdito
(E), 32,130; (RA), 239; (R), 446 Individuos y psicologa Childrens
Defense Fund (M), 322 Contacto visual (E), 267 Datos del censo (E),
19 Detectores humanos de mentiras (M), 126 Discriminacin racial
(E), 18, 615-616; (R), 507 Dominancia de la mano izquierda (E),
178; (RA), 313 Dominancia de la mano izquierda y gnero (E), 617
Estatura de supermodelos (E), 434, 442-443, 536, 555 Estatura
requerida para las mujeres soldados (E), 266 Estatura requerida por
el Club Beanstalk (E), 266; (R), 312 Estaturas de estudiantes de
estadstica (E), 50, 55; (R), 507 Estaturas de hombres (E), 49, 109,
117, 492, 687; (EJT), 103-104, 110-111, 303-306; (R), 131; (ACE),
510 Estaturas de mujeres (EJT), 46-47; (E), 117, 287-288, 307, 309,
372; (MB), 268; (R), 447; (ACE), 510 Estaturas de padre e hijo (E),
537, 555 Estaturas de presidentes (RA), 448; (EJT), 484; (E),
491,687 Estudio de mortalidad (E), 211 Estudio nacional prospectivo
de los nios (M), 26 Florence Nightingale (M), 57 Gnero de hijos
(EJT), 143, 168-169, 270-271; (E), 147, 149, 166, 333-334; (MB),
167; (ACE), 313, 380 Gnero en una familia (M), 270 Identificacin de
trastornos psiquitricos (E), 481 Intensad del dolor (DD), 586 La
gente ms adinerada (E), 279 Lectura de la palma de la mano (M), 519
Longevidad (R), 667-668; (RA), 668 Medicin de la desobediencia (M),
7 Medicin de la inteligencia en nios (E), 492-493; (R), 725 Novias
de junio (E), 603 Nmero de hijos (ACE), 240 Nmero de nias (E), 210,
212 Percepcin del tiempo (E), 87, 105, 347, 424 Percepcin
extrasensorial (ACE), 240, 449
- 27. xxxii ndice de aplicaciones Periodos de vida (ACE), 669
Pesos de hombres (EJT), 103-104 Pesos de supermodelos (EJT), 6;
(RA), 378-379;(E), 442, 536, 555 Poltica de seguro de vida (R),
193; (E), 212 Posposicin de la muerte (E), 334, 416, 543, 688
Prediccin del color de ojos (E), 573 Pruebas de estrs (E), 118
Psicologa del trauma (E), 31 Riqueza y CI (EJT), 17 Seleccin del
gnero (E), 147, 188, 228, 298, 333-334, 415, 465, 686, 688; (EJT),
164, 174, 179, 184, 190, 386-387, 388-389, 682-683; (R), 192-193;
(MB), 230; (DD), 241; (ACE), 380, 448 Tamao de la familia (E), 10,
19 Terapia de contacto (E), 31, 229; (PC), 319; (EJT), 321, 327-328
Tiempo de reaccin (ACE), 510, 584 Trastornos psiquitricos
relacionados con factores biolgicos (E), 700 Volumen cerebral y
enfermedades psiquitricas (R), 508 Ingeniera Carga axial de una
lata de aluminio (E), 424-425 Consumo de energa elctrica (E), 108
Corriente elctrica (R), 193 Diseo de asientos (MB), 291 Diseo de
asientos de aeronave (DD), 315 Diseo de atades (E), 267 Diseo de
cascos (E), 268, 289 Diseo de entradas (E), 267 Diseo de luces
estroboscpicas (E), 289 Diseo de tableros para automvil (EJT),
264-265 Energa solar (E), 651, 706 Ensamble de partes de telfonos
(R), 446 Ingeniero de control de calidad (E), 130 Mars Climate
Orbiter (M), 739 Rediseo de asientos expulsores (E), 290 Voltaje
para un detector de humo (EJT), 203 Voltajes y corrientes (MB), 91
Inters general Acuacin de monedas de 25 centavos (E), 373, 441-442,
746-747 Anchuras del codo de mujeres (E), 309 Anclaje de nmeros
(ACE), 132; (E), 700 Antigedad de libros (ACE), 380, 449 Aos (EJT),
8 Candados de combinacin (E), 188 Cargas axiales de latas de
aluminio (E), 51, 109, 746; (MB), 56 Circunferencia de la cabeza y
longitud del antebrazo (ACE), 584 Cdigos de rea (E), 188 Cdigos
postales (E), 116-117 Coincidencias (M), 170 Confiabilidad de
sistemas (M), 159 Consumo de energa y temperatura (E), 67 Correo
electrnico y privacidad (R), 629 Costo del ndice de la risa (M),
110 Cumpleaos (M), 145; (E), 148, 177; (MB), 167, 173, 179; (EJT),
175 Desciframiento de mensajes (E), 228 Da de Accin de Gracias
(EJT), 144 Da Nacional de la Estadstica (R), 192 Distancia de
asiento (E), 268 Edad del presidente de Estados Unidos (ACE), 380,
449 Edades de polizones (E), 88, 106; (EJT), 357 Edades de
solicitantes (EJT), 352-353; (E), 361; (MB), 362-363 Efecto del
peso al nacer sobre el CI (E), 479-480, 504 El estado de la
estadstica (M), 5 Errores de medicin de peso (R), 311 Escasez de
nmeros telefnicos (M), 180 Estatura y envergadura de brazos (ACE),
584, 727 Estatura y estatura del ombligo (ACE), 584, 728 Estaturas
de marcianos (MB), 363 tica en los experimentos (M), 427
Experimento de correo (E), 10 Experimento de fsica (E), 580 Fuerza
de agarre (E), 311 Gane $1,000,000 si tiene poderes
extrasensoriales (M), 393 Gemelos en Twinsburg (M), 499
Identificacin de autores (M), 44 La secretaria aleatoria (M), 184
La vida en Alfa Romeo (E), 191 Lanzamiento y giro de centavos
(EJT), 613-614; (E), 619 Longitud de pajillas (ACE), 37 Longitud
del muslo (E), 108 Los zurdos mueren ms pronto? (M), 428 Lunas de
Jpiter (E), 280 Medidas de maniques y de mujeres (M), 77 Monedas
ocultas (MB), 174 Monos mecangrafos (M), 177 Moscas sobre una
naranja (MB), 151 Muertes por coces de caballos (E), 235 Nmeros
telefnicos en Port Jefferson (MB), 417-418 Periodista (ET), 317
Periodo de vida de un conductor (E), 434 Peso al nacer y graduacin
(E), 617 Peso y uso del control remoto (EJT), 61 Pesos de anillos
de compromiso (EJT), 9 Pesos de centavos (E), 10, 50, 55, 89, 90,
107, 108, 309, 504, 653, 701, 707; (RA), 36; (EJT), 47-48, 369-370
Pesos de monedas de 25 centavos (E), 128, 348, 374-375, 425, 435,
443, 482, 504, 688 Pesos de plstico desechado (E), 49 Plstico
desechado y tamao de la familia (E), 538, 556 Probabilidades que
desafan la intuicin (M), 139 Prueba de guantes de laboratorio (E),
464 Pruebas de inflamabilidad de tela (E), 651, 707 Puntos en un
palo (MB), 151 Recaudacin de fondos (E), 32 Redundancia de
despertadores (E), 166, 173 Saludos y mesas redondas (MB), 189 Ser
alcanzado por un relmpago (E), 147 Tamao del sombrero y CI (E), 547
Tarjetas de crdito y llaves (ACE), 584-585 Tiempo de llamadas
telefnicas (MB), 310 Uso de ropa naranja de cazador (E), 165-166
Vida extraterrestre (PT), 728 Viernes 13 (E), 491, 687 Vocabulario
de Shakespeare (M), 152 Juegos Apuestas en hipdromos (M), 142
Cuntas veces hay que barajar? (M), 183 Dado cargado (E), 50, 55,
601 Dados de casino (E), 212 Esquemas para vencer a la lotera (M),
292 Ganadores mltiples de la lotera (M), 260 Ganar centavos de la
lotera (M), 181 Ganar la lotera (E), 186, 189 La lotera es
aleatoria? (R), 726 Lanzamiento de monedas (RA), 509 Lanzamiento de
un dado (E), 187; (EJT), 200 Los estados controlan las selecciones
de lotera (M), 303 Lotera Fantasy 5 de California (EJT), 179-180;
(E) 186 Lotera Pick 4 de Kentucky (EJT), 209, 233 Lotto 54 (MB),
224 Mquina tragamonedas (E), 223, 601 Principio fundamental del
juego (M), 175 Problema de Monty Hall (MB), 179; (ACE), 194 Puedes
apostarlo (M), 140 Puntuaciones en el pinball (EJT), 712-713
Recomendacin para la lotera (M), 161 Reparto de naipes (MB), 167
Rifa organizada por una revista (E), 212 Ruleta (RA), 70; (EJT),
146; (E), 150, 212, 601; (MB), 301 Seis grados de Kevin Bacon (PC),
3 Seleccin de nmeros de la lotera (M), 202, 271 Solitario (E), 150
Sopa de letras (E), 188 Salud Alquitrn y cigarrillos (E), 482
Alquitrn y monxido de carbono en cigarrillos (E), 67, 556 Alquitrn
y nicotina en cigarrillos (E), 538, 556, 564, 575
- 28. ndice de aplicaciones Aspirina y prevencin de ataques
cardiacos (M), 460 Bateras usadas en marcapasos cardiacos (E), 130
Brecha de gnero en las pruebas de frmacos (M), 690 Captopril para
disminuir la presin sangunea sistlica (E), 490 Ceguera al color
(E), 156; (MB), 418 Comparacin de dietas (E), 480 Comparacin de
TEP/TC con IRM (E), 626 Comparacin de tratamientos (R), 629-630
Concentracin de alcohol en la sangre (R), 726 Costos hospitalarios
de choques (R), 378 Cotinina en fumadores (EJT), 180-181; (E), 347,
424, 537 Cura para el resfriado comn (R), 445 Datos de salud (EJT),
571-572; (E), 574-575 Dieta Atkin (E), 348, 424 Diseo de
experimentos (E), 187 Duracin del embarazo (E), 117, 267 Efecto
adverso del Viagra (E), 149; (MB), 150-151 Efecto placebo (M), 285
Efectos adversos del Clarinex (E), 417, 466 Efectos
cardiovasculares (MB), 33 Efectos de la cocana en nios (E), 479
Efectos del alcohol (E), 481, 503; (MB), 483-484 Efectos del
consumo de marihuana en estudiantes universitarios (E), 480, 503
Eficacia de la equincea (E), 479, 502 Eficacia de la hipnosis para
reducir el dolor (E), 492 Eficacia de la pasta dental Crest para
disminuir las caries (M), 486 Eficacia de la vacuna de Salk (EJT),
23-24, 26; (M), 461 Eficacia de parches de nicotina (E), 416
Eficacia de un programa de tratamiento para el VIH (RA), 238
Eficacia de una dieta (E), 433-434, 479 Eficacia de vacuna (E), 617
Eficacia del Prilosec (E), 479 Eficacia del Sleepeze (R), 35
Ejercicio y estrs (E), 652, 706-707 Enfermedades infecciosas (R),
753 Ensayos clnicos (E), 32, 604; (EJT), 183, 185; (M), 261
Estatura y ejercicio (E), 18 Estatura y pulso (E), 538, 536
Experimento de poliomielitis (M), 461 Frmaco para disminuir la
presin sangunea (EJT), 25 Frmaco que reduce el colesterol (E), 191,
229, 300, 403, 479; (R), 665 Frecuencias cardiacas al trabajar con
la pala (E), 360-361, 373 Gnero al nacer (EJT), 139, 144, 155; (M),
151; (E), 172, 177, 210, 227, 298, 299 Grficas de crecimiento
actualizadas (M), 47 Grupos y tipos sanguneos (E), 157, 300
Hawthorne y efectos en el experimentador (M), 24 IMC y gnero; (E),
89, 90, 107, 108; (EJT), 358, 484 ndice de masa corporal (E), 50,
55, 128, 309, 374; (ACE), 71; (EJT); 697-698; (MB), 701 Infecciones
de VIH (E), 173 Internista especializado en enfermedades
infecciosas (ET), 135 Interpretacin de la eficacia de un
tratamiento (E), 149 Latidos cardiacos (ACE), 449 Lectura diastlica
(E), 565 Lipitor (E), 20, 149, 222; (M), 59; (R), 192, 446; (EJT),
469 Lipoprotena de baja densidad (EJT), 484 Los mosquiteros reducen
la malaria? (E), 465 Los pacientes quirrgicos que estn tibios se
recuperan mejor? (R), 508 Mtodos para dejar de fumar (E), 616-617,
625-626; (MB), 627 Nacimientos (E), 602 Negligencia mdica (E), 334
Nicotina en cigarrillos (E), 50, 55; (R), 447 Niveles de colesterol
(E), 118, 309; (R), 312 Prdida de peso (R), 444 Prdida de peso con
diferentes dietas (E), 360, 650 Perros para identificar el cncer
(DD), 451; (E), 618 Peso (RA), 238-239; (EJT), 591-592, 594-596;
(E), 600-601 Pesos al nacer (E), 267, 360, 373, 433, 441; (EJT),
356-357; (RA), 669 Pldora de dieta costosa (E), 474 Pldoras de
vitaminas (E), 33 Pldoras defectuosas (E), 187; (R), 193 Presin
sangunea (E), 87, 105, 289, 309, 347, 425, 491, 536, 555, 564
Presin sangunea sistlica (E), 268, 359 Proceso de aprobacin de
frmaco (M), 408 Prueba de la eficacia de una vacuna (E), 466, 479
Prueba de sangre (E), 172 Prueba de sfilis (M), 171 Prueba de un
tratamiento (E), 626 Pruebas de audicin (E), 663 Pulsos (EJT), 47,
99, 124-126, 339, 341-342; (PT), 71; (E), 349, 362, 403, 435, 604,
663, 701; (ACE), 510, 584, 727, 754 Reaccin adversa a un frmaco
(E), 532 Relacin entre el tabaquismo y el cncer (M), 711 Remedio
para la gripe (E), 18 xxxiii Resultados de prueba de embarazo (DD),
196 Sndrome de tnel carpiano: entablillado o ciruga (PC), 455;
(EJT), 458-460, 461-462; (E), 618 SMSI (E), 20 Sustancias dainas en
cigarrillos (E), 716 Sustituto de la nicotina (E), 178-179
Tabaquismo y nicotina (E), 555 Tabaquismo y resistencia fsica (E),
615 Tabaquismo, temperatura corporal y gnero (R), 666 Tabletas de
Bufferin (EJT), 400 Tasa de clamidia (R), 193 Tasa de nacimientos
(E), 751 Telfonos celulares y cncer (E), 147, 229, 300, 334,
415-416 Temperaturas corporales (EJT), 8, 285-286, 370, 684; (E),
87, 90, 105-106, 108, 117, 128, 267, 278, 360, 373, 423, 433,
687688: (R), 447; (MB), 695 Terapia de parches de nicotina de dosis
alta (EJT), 330-331 Terapia hormonal (M), 23 Trastorno vinculado al
cromosoma X (E), 172, 210; (RA); 379 Tratamiento de enfermedad del
movimiento (E), 490 Tratamiento de la sfilis (E), 31 Tratamiento
del pie de atleta (EJT), 621-624; (E), 626; (MB), 627 Tratamiento
del sndrome de fatiga crnica (RA), 193-194; (E), 433 Tratamiento
magntico del dolor (E), 480-481, 503 Tratamiento para la depresin
bipolar (E), 480, 503 Xynamine para disminuir la frecuencia de
pulso (DD), 671 Tecnologa Componente de computadora defectuoso
(MB), 224 Configuraciones de teclado (DD), 133; (E), 493 Contrasea
para computadora (E), 165 Diseo de computadora (E), 187
Inteligencia de las computadoras (MB), 190 Navegacin en Internet
(E), 688 Nombres de variables de cmputo (MB), 189 Periodo de vida
de telfonos celulares (E), 432 Porcentaje de usuarios del correo
electrnico (E), 415 Reparacin de computadora (R), 753 Termmetros
cientficos (EJT), 251-253, 255-256; (E), 257-258 Uso de Internet
(EJT), 296-297 Vida de una computadora de escritorio (E), 360,
432
- 29. xxxiv ndice de aplicaciones Temas sociales Aceptacin de una
cita (E), 172 Actitudes hacia el matrimonio (E), 467 Asesinatos y
tamao de la poblacin (E), 536, 555 Campaa de Napolen para invadir
Mosc en 1812 (EJT), 63-64; (E), 68 Ciudades clasificadas segn su
habitabilidad (EJT), 8 Conduccin bajo los efectos del alcohol (E),
31, 167 Control poblacional (MB), 179 Correo electrnico y
privacidad (E), 465 Dinero gastado en la asistencia social (EJT),
16 Discriminacin por edad (E), 187, 478; (EJT), 471-474
Discriminacin por gnero (E), 223, 300; (R), 312, 726 Eficacia de
las prohibiciones del tabaquismo (E), 465-466 Ergonoma (E), 32
Estudiantes que beben (E), 32 Filas de espera (E), 374 Habilidades
sociales (E), 166 Hacer fila (M), 231 Hogares con telfono (E), 335
Hogares en Estados Unidos (EJT), 17 Llamadas telefnicas (E), 234
Muertes (R), 238 Muertes de peatones (E), 156-157, 167 Muertes en
hospitales militares britnicos (EJT), 65; (ACE), 71 Muertes en
vehculos automotores y asesinatos (E), 715 Muertes por homicidio
(E), 235 Peatones intoxicados (E), 167 Pistolas y tasa de
asesinatos (E), 533-534 Poblacin de Estados Unidos (EJT), 578-579
Poblacin en 2050 (MB), 581 Poblaciones cambiantes (M), 78 Poltica
de servicio de alcohol (R), 377 Programa de accin afirmativa (E),
223 Propiedad de armas (E), 10, 11 Prueba de drogas (PC), 137; (E),
149, 172; (EJT), 152-153, 154, 160-161, 170-171 Reconstruccin de
las torres del World Trade Center (R), 34 Tamao de la multitud (M),
357 Tamao de la poblacin (E), 579 Tasa de divorcios (E), 751 Tasa
de matrimonios (ACE), 755 Uso de la basura para predecir el tamao
de la poblacin (E), 575 Trabajo Comparacin de ingresos (R), 507
Conseguir trabajo por medio de contactos (PC), 385; (EJT), 391,
392, 398, 408 Contratacin de solicitantes de empleo (MB), 689
Desempleo (EJT), 29 Empleo (E), 32 Empleos en el campo de la
estadstica (M), 577 Error de tipografa en solicitud de empleo
(EJT), 5 Errores de entrevista (E), 446 Fuentes de empleo (E), 67
Ganancias de hombres y mujeres (DD), 38 Lesiones laborales fatales
(E), 67 Prueba de drogas a solicitantes de empleo (E), 415 Razones
de despido (R), 238 Riesgos laborales (E), 619 Salario de maestros
(EJT), 82 Salario y demanda fsica (E), 715 Salario y estrs (E), 715
Salarios de mujeres ejecutivas (E), 10 Satisfaccin laboral (R),
131; (E), 404 Transporte Analista de trfico (ET), 731 Anchura de
cadera y asientos de aeronaves (E), 268 Antigedad de automviles
conducidos por estudiantes (R), 131 Antigedad de automviles de
profesores y estudiantes (E), 504 Autobuses de casino (E), 288
Beber y conducir (R), 665 Botones para paso de peatones (EJT), 5;
(E), 10, 148, 464 Brazaletes magnticos para pasajeros de crucero
(E), 31 Cargas seguras en aviones y barcos (PC), 245; (EJT),
291-292, 293-294 Cascos de motocicleta (E), 19 Cascos y lesiones
faciales en accidentes de bicicleta (EJT), 614-615 Choques de
automviles (DD), 72; (E), 414, 415, 602, 688 Colores de automviles
(EJT), 7 Conducir al trabajo (E), 466 Datos de confiabilidad de
automviles (EJT), 63 Desaceleracin del pecho en un choque
automovilstico (E), 652 Diferencia de antigedad de automviles y
taxis (E), 482, 700 Diferencia de gnero en el uso del cinturn de
seguridad (E), 466 Edades de motociclistas muertos en choques (E),
347 El uso del cinturn de seguridad es independiente del tabaquismo
(E), 619-620 Equipaje perdido (EJT), 14-15; (E), 466 Equipo de
navegacin usado en aviones (M), 351 Errores de altmetro de aeronave
(PC), 733; (EJT), 735-736, 740-741, 743-744, 749-750 Estndares de
seguridad de aeronaves (E), 290 Fallas de aterrizaje (E), 67 Ford y
Mazda producen transmisiones similares (M), 497 Hombre dueo de
motocicleta (E), 172 Las bolsas de aire salvan vidas? (M), 487
Lesiones y color de casco de motocicleta (EJT), 606-610; (E), 620
Longevidad de acumuladores para automviles (MB), 128-129 Los
asientos ms seguros en un avin (M), 594 Miedo a volar (DD), 512
Motores de aviones (M), 160; (EJT), 205 Muertes de peatones (E),
617 Muertes en motocicleta (ACE), 71; (E), 602 Muertes y estado de
ebriedad los fines de semana (R), 629 Neumtico desinflado y clase
perdida (E), 602 Nitrgeno en neumticos (E), 336 Pasajeros de
aerolneas con equipaje de mano (EJT), 391 Peso de automviles y
consumo de combustible (E), 536, 554, 564 Peso de automviles y
lesiones (E), 706; (R), 726 Pesos de pasajeros de taxi acutico
(EJT), 260-261, 263-264, 283-285 Probabilidad del choque de un
automvil (E), 148 Rutas areas (E), 187 Seguridad de motocicletas
(E), 177, 178 Seguridad de telefrico (E), 288 Sistema en lnea para
el registro de conductores (E), 33 Sobreventa de boletos en vuelos
(E), 223, 300; (PT), 241; (MB), 302 Sobrevivientes del Titanic (E),
10 Tasa de consumo de combustible (E), 565 Techo corredizo y bolsas
de aire laterales (E), 336 Telfonos celulares y choques (RA), 509
Tiempo de propiedad de automviles (R), 377-378 Traumatismo craneal
en un choque de automvil (EJT), 652 Valor de un automvil (E), 34
Velocidad promedio (MB), 91 Velocidades en carretera (RA), 509 Vida
operativa de un avin (M), 141
- 30. ESTADSTICA Dcima edicin
- 31. Introduccin a la estadstica 1 1-1 Panorama general 1-2
Tipos de datos 1-3 Pensamiento crtico 1-4 Diseo de
experimentos
- 32. O PROBLEMA DEL CAPTULO UL DEL 1 A PR OBLEM C A PT Seis
grados de Kevin Bacon: el estudio original utiliz buenos datos?
Seis grados de Kevin Bacon es un juego popular reciente, que
consiste en identificar a un actor o a una actriz de cine, y luego
vincularlo con el actor Kevin Bacon. (En el momento en que se
escribi esto, el juego poda jugarse en el sitio Web
www.cs.virginia.edu/oracle). Consideremos a Richard Gere como
ejemplo. Gere actu en la pelcula Cotton Club con Laurence
Fishburne, que trabaj en la pelcula Mystic River con Kevin Bacon.
El vnculo Gere-Fishburne-Bacon tiene dos grados de separacin porque
no se cuenta la persona meta. Este juego, creado por tres
estudiantes (Craig Fass, Brian Turtle y Mike Ginelli) de Albright
College, es una versin ms especializada de Small World Problem, que
plantea la siguiente pregunta: Cuntos intermediarios (amigos,
parientes y otros conocidos) se necesitan para conectar a
cualesquiera dos personas elegidas al azar en la Tierra? Es decir,
para cualesquiera dos personas en nuestro planeta, cul es el nmero
de grados de separacin? Este problema de conexin tiene aplicaciones
prcticas en muchos campos, como las redes elctricas, el uso de
Internet, las neuronas del cerebro y la propagacin de enfermedades.
El concepto de seis grados de separacin surgi de un estudio
realizado en 1967 por el psiclogo Stanley Milgram, quien
originalmente describi que en Estados Unidos dos residentes al azar
estn conectados por un promedio de seis intermediarios. En su
primer experimento, Milgram envi 60 cartas a personas de Wichita,
Kansas, a quienes les pidi que reenviaran esas cartas a una mujer
especfica en Cambridge, Massachusetts. A esas personas se les dio
la instruccin de entregar en mano las cartas a conocidos que, segn
ellos, podran contactar a la persona indicada, ya fuera
directamente o a travs de otros conocidos. Participaron 50 de las
60 personas, y tres cartas llegaron a su destino. Dos experimentos
posteriores tuvieron tasas de terminacin ms bajas; pero finalmente
Milgram alcanz una tasa del 35 por ciento, y describi que cada
cadena completa tena un promedio de alrededor de seis
intermediarios. Como consecuencia, los datos originales de Milgram
produjeron el concepto seis grados de separacin. Veamos dos
preguntas clave: Eran adecuados los datos originales de Milgram?
Los datos originales de Milgram justifican el concepto de seis
grados de separacin? Un principio extremadamente importante en este
captulo, en este libro, y en la estadstica en general, es que el
mtodo que se utiliza para reunir datos de muestras puede construir
o destruir la validez de las conclusiones basadas en los datos. En
la actualidad, a todos nosotros se nos bombardea con encuestas y
resultados de encuestas. Algunas renen datos de muestras que son
tiles porque describen de manera exacta caractersticas importantes
de poblaciones. Otras encuestas usan datos muestrales recolectados
de tal forma que condenan los resultados a la creciente pila de
basura de la mala informacin. En este captulo, examinamos la
pregunta sobre la calidad de los datos del experimento de Stanley
Milgram, y analizamos y destacamos la importancia de reunir datos
usando mtodos slidos que puedan llevar a conclusiones que sean
vlidas.
- 33. 4 Captulo 1 Introduccin a la estadstica 1-1 Panorama
general El problema del captulo en la pgina anterior se refiere a
un estudio que produjo datos muestrales. Una meta comn de este tipo
de estudios consiste en reunir datos de una pequea parte de un
grupo ms grande, para aprender algo acerca de este ltimo. Una meta
comn e importante de la materia de la estadstica es la siguiente:
aprender acerca de un grupo grande examinando los datos de algunos
de sus miembros. En dicho contexto, los trminos muestra y poblacin
adquieren importancia. Las definiciones formales de estos y otros
trminos bsicos se presentan a continuacin. Definiciones Datos son
las observaciones recolectadas (como mediciones, gneros, respuestas
de encuestas). Estadstica es un conjunto de mtodos para planear
estudios y experimentos, obtener datos y luego organizar, resumir,
presentar, analizar, interpretar y llegar a conclusiones basadas en
los datos. Poblacin es el conjunto completo de todos los elementos
(puntuaciones, personas, medidas, etctera) que se va estudiar. El
conjunto es completo porque incluye a todos los sujetos que se
estudiarn. Censo es el conjunto de datos de cada uno de los
miembros de la poblacin. Muestra es un subconjunto de miembros
seleccionados de una poblacin. Por ejemplo, una encuesta Gallup
pregunt a 1087 adultos: Consume usted bebidas alcohlicas como
licor, vino o cerveza, o es totalmente abstemio? Los 1087 sujetos
de la encuesta constituyen una muestra: en tanto que la poblacin
consiste en el conjunto completo de los 202,682,345 adultos
estadounidenses. Cada 10 aos, el gobierno de Estados Unidos intenta
obtener un censo de cada ciudadano, pero no lo logra debido a que
es imposible localizar a cada uno de ellos. Una polmica actual gira
en torno al intento de emplear mtodos estadsticos slidos para
aumentar la exactitud del censo, aunque los aspectos polticos
constituyen un factor clave para que los miembros del Congreso se
resistan a tal mejora. Quizs algn da algunos lectores de este libro
sean miembros del Congreso y tengan la sabidura de trasladar el
censo al siglo XXI. Una actividad importante de este libro es
demostrar cmo usar los datos muestrales para obtener conclusiones
sobre poblaciones. Veremos que es sumamente importante obtener
datos muestrales que sean representativos de la poblacin de la que
se obtienen. Por ejemplo, si usted encuesta a los alumnos que se
graduaron de su universidad, y les pide que anoten su ingreso anual
y que se lo enven por correo, es probable que las respuestas no
sean representativas de la poblacin de todos los alumnos. Quienes
tengan ingresos ms bajos sern menos proclives a responder, y los
que respondan tal vez se sientan inclinados a exagerar. Al avanzar
en este captulo debemos enfocarnos en los siguientes conceptos
clave: q q Los datos muestrales deben reunirse de una forma
adecuada, como a travs de un proceso de seleccin aleatoria. Si los
datos muestrales no se renen de forma apropiada, resultarn tan
intiles que ninguna cantidad de tortura estadstica podr
salvarlos.
- 34. 1-2 Tipos de datos 5 Ante todo, le pedimos que inicie su
estudio de la estadstica con una mente abierta. No d por hecho que
el estudio de la estadstica es comparable con un procedimiento
inflexible. Segn la experiencia del autor, a menudo los estudiantes
se sorprenden por la interesante naturaleza de la estadstica, y
tambin por el hecho de que en realidad pueden dominar los
principios bsicos sin gran dificultad, incluso si no sobresalen en
otros cursos de matemticas. Estamos convencidos de que cuando
termine este curso introductorio, tendr la firme creencia de que la
estadstica es una materia rica e interesante, con aplicaciones
extensas, reales y significativas. Tambin estamos convencidos de
que con la asistencia a clases y la dedicacin constantes, usted
tendr xito al dominar los conceptos bsicos de la estadstica
presentados en este curso. 1-2 Tipos de datos Concepto clave En la
materia de estadstica se trata principalmente de utilizar datos
muestrales para hacer inferencias (o generalizaciones) sobre una
poblacin completa. Debemos saber y entender las definiciones de
poblacin, muestra, parmetro y estadstico, ya que son bsicas y
fundamentales. Tambin necesitamos reconocer la diferencia entre
datos cuantitativos y datos cualitativos. Tenemos que entender que
algunos nmeros, como los cdigos postales, no son cantidades en el
sentido de que realmente midan o cuenten algo. Los cdigos postales
son, en realidad, ubicaciones geogrficas, por lo que no tiene
sentido hacer clculos con ellos, como calcular su promedio. En esta
seccin se describen distintos aspectos de la naturaleza de los
datos muestrales, los cuales pueden afectar de manera importante
los mtodos estadsticos que se utilicen con ellos. En la seccin 1-1
definimos los trminos poblacin y muestra. Los siguientes dos
trminos se utilizan para distinguir entre los casos en que tenemos
datos de una poblacin completa y los casos donde slo tenemos datos
de una muestra. Definiciones Parmetro es una medicin numrica que
describe algunas caractersticas de una poblacin. Estadstico es una
medicin numrica que describe algunas caractersticas de una muestra.
EJEMPLOS 1. Parmetro: En la ciudad de Nueva York hay 3250 botones
para caminar, que los peatones emplean en las intersecciones de
trnsito. Se descubri que el 77% de dichos botones no funciona (segn
datos del artculo For Exercise in New York Futility, Push Button,
de Michael Luo, New York Times). La cifra del 77% es un parmetro
porque est basada en la poblacin de todos los 3250 botones para
peatones. 2. Estadstico: Con base en una muestra de 877 ejecutivos
encuestados, se encontr que el 45% de ellos no contratara a alguien
con un error ortogrfico en su solicitud de empleo. Esta cifra del
45% es un estadstico, ya que est basada en una muestra y no en la
poblacin completa de todos los ejecutivos. El estado de la
estadstica El trmino estadstica se deriva de la palabra latina
status (que significa estado). Los primeros usos de la esta