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