Análisis de datos y evidencia

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Verdad o mentira sobre análisis de datos y evidencia

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KARLA FERNANDA DONOSO CALDERON

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1	KARLA FERNANDA DONOSO CALDERON 13 de Octubre de 2025	% 5	00:48

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Análisis de datos y evidencia


Análisis de datos y evidenciaVersión en línea Verdad o mentira sobre análisis de datos y evidencia por KARLA FERNANDA DONOSO CALDERON 1 Un modelo de regresión lineal puede capturar relaciones no lineales con una sola variable. Sí No 2 El análisis de datos siempre necesita grandes volúmenes de datos. Sí No 3 La evidencia no puede ser sesgada si se usan gráficos. Sí No 4 El análisis exploratorio de datos ayuda a identificar valores atípicos y patrones iniciales. Sí No 5 La analítica de datos busca extraer patrones y conclusiones a partir de los datos. Sí No 6 La correlación no implica causalidad. Sí No 7 La validación cruzada es una técnica para evaluar la precisión de modelos predictivos. Sí No 8 La visualización de datos elimina todos los errores de muestreo. Sí No 9 La media describe siempre mejor que la mediana cuando hay datos asimétricos. Sí No 10 La evidencia puede provenir de fuentes primarias y secundarias. Sí No 11 Las propuestas puramente teóricas no pueden evaluarse mediante modelos. Sí No 12 El método científico combina observación, hipótesis y experimentación para resolver problemas. Sí No 13 Una solución propuesta siempre es costosa y poco sostenible. Sí No 14 La evidencia se evalúa con criterios de fiabilidad, pertinencia y consistencia. Sí No 15 En la temática de datos, la correlación no implica causalidad. Sí No 16 Una propuesta de solución debe contemplar criterios de viabilidad y impacto. Sí No 17 Todos los datos disponibles garantizan una conclusión correcta. Sí No 18 La estadística siempre prueba causalidad sin necesidad de más análisis. Sí No 19 La evidencia no requiere evaluación crítica si proviene de fuentes oficiales. Sí No 20 El análisis de datos permite identificar tendencias a partir de conjuntos de datos. Sí No

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Análisis de datos y evidenciaVersión en línea

por KARLA FERNANDA DONOSO CALDERON

Un modelo de regresión lineal puede capturar relaciones no lineales con una sola variable.

El análisis de datos siempre necesita grandes volúmenes de datos.

La evidencia no puede ser sesgada si se usan gráficos.

El análisis exploratorio de datos ayuda a identificar valores atípicos y patrones iniciales.

La analítica de datos busca extraer patrones y conclusiones a partir de los datos.

La correlación no implica causalidad.

La validación cruzada es una técnica para evaluar la precisión de modelos predictivos.

La visualización de datos elimina todos los errores de muestreo.

La media describe siempre mejor que la mediana cuando hay datos asimétricos.

La evidencia puede provenir de fuentes primarias y secundarias.

Las propuestas puramente teóricas no pueden evaluarse mediante modelos.

El método científico combina observación, hipótesis y experimentación para resolver problemas.

Una solución propuesta siempre es costosa y poco sostenible.

La evidencia se evalúa con criterios de fiabilidad, pertinencia y consistencia.

En la temática de datos, la correlación no implica causalidad.

Una propuesta de solución debe contemplar criterios de viabilidad y impacto.

Todos los datos disponibles garantizan una conclusión correcta.

La estadística siempre prueba causalidad sin necesidad de más análisis.

La evidencia no requiere evaluación crítica si proviene de fuentes oficiales.

El análisis de datos permite identificar tendencias a partir de conjuntos de datos.