1 / 15

Introdución á Inferencia Estatística

Introdución á Inferencia Estatística. Metodoloxía da Investigación en Ciencias da Saúde. José Vicente Novegil Souto. Obxectivos Competenciais. Coñecer e comprender os conceitos básicos da Inferencia Estatística: Poboación Amostra Métodos de amostraxe. Qué é a Inferencia Estatística ?.

didina
Download Presentation

Introdución á Inferencia Estatística

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Introdución á Inferencia Estatística Metodoloxía da Investigación en Ciencias da Saúde. José Vicente Novegil Souto

  2. Obxectivos Competenciais • Coñecer e comprender os conceitos básicos da Inferencia Estatística: Poboación Amostra Métodos de amostraxe

  3. Qué é a Inferencia Estatística? • A Inferencia Estatística é un proceso que comprende ós métodos para deducir propiedades (facer inferencias) de unha poboación, a partir dos datos observados nunha parte pequena da mesma chamada amostra.

  4. Qué é a Inferencia Estatística? • Exemplos de “propiedades” de interese: • Proporción • Correlación • Reconto • Taxa de Incidencia • Promedio • Etc.

  5. Poboación • Definición: Chamaremos poboación P a un conxunto de elementos nos que se estuda unha ou varias características (propiedades) dadas. • É posible estudar todos os elementos da Poboación? Todos?

  6. Porqué non se poden estudar todos os elementos da Poboación • O estudo pode implicar a destrucion do elemento, como é o caso de experimentos destrutivos: por exemplo, estudar a vida média de unha partida de bombillas, ou a tensión de rotura de cabos.

  7. Porqué non se poden estudar todos os elementos da Poboación • Os elementos poden existir conceitualmente, máis non na realidade. Por exemplo, a poboación de pezas defectuosas que producirá unha máquina. Pode que non se produzan pezas de dectuosas.

  8. Porqué non se poden estudar todos os elementos da Poboación • Pode ser inviable económicamente estudar toda a poboación.

  9. Porqué non se poden estudar todos os elementos da Poboación • O estudo levaría tanto tempo que seria inpracticable e ainda as propriedades da poboación terian mudado con o tempo. Unha unidade que é identificada hoxe de unha poboación pode ser que pasado o tempo xa non cumpra os requisitos de pertencer á dita poboación.

  10. MARCO • Chamamos MARCO ao conxunto das unidades da poboación que realmente son accesibles para podermos obter a información.

  11. Métodos de Amostraxe • Para conseguirmos amostras representativas temos estratéxias ou métodos de amostraxe, dependendo da información pontual que teñamos acerca do Marco e a súa composición

  12. Notación Básica. • P = Poboación • N = Tamaño/nº de unidades da poboación • n = Tamaño/nº de unidades da amostra. • X característica en estudo

  13. Clasificación das técnicas de amostraxe Distinguimos dous grandes grupos: • Amostraxe aleatória: probabilidade de selección coñecida • Amostraxe non aleatória: probabilidade de selección descoñecida

  14. Clasificación das amostraxes Aleatoria Non Aleatorias Simple Estratificada Por conglomerados Sistemática De Domínios Bietápica • Opinática • Por cuotas • Semialeatória • Por rotas

  15. Grazas pola vosa atención • To be continued!!!!

More Related