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Estadísticas Inferenciales Capítulo 10

Estadísticas Inferenciales Capítulo 10. Janette Orengo Puig. ¿ Qué es estadística inferencial ?. Se utiliza para probar hipótesis y estimar paramétros. Parámetros-las estadísticas de la población .

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Estadísticas Inferenciales Capítulo 10

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Presentation Transcript

  1. EstadísticasInferencialesCapítulo 10 Janette Orengo Puig

  2. ¿Quéesestadísticainferencial? • Se utiliza para probar hipótesis y estimar paramétros. • Parámetros-las estadísticas de la población. • Al recolectar datos de una muestra se pueden inferir las características de la población (generalizar) • Estadígrafos-datos estadísticos recopilados de una muestra.

  3. Análisisparamétricos • Coeficientes de correlación • Regresión lineal • Prueba t • Prueba de diferencia de proporciones • Análisis de varianza • Análisis de covarianza

  4. Análisisparamétricos Coeficiente de correlación de Pearson • Analiza la relación entre dos variables medidas en un nivel por intervalos o de razón. • Se simboliza con:r • Ejemplos: A mayor X, mayor Y. A mayor X,menor Y. • La hipótesis de investigación señala que la correlación es significativa.(No identifica causalidad) • Puede variar de -1.00 a +1.00

  5. Análisisparámetricos Regresión lineal • Esun modelo estadístico para estimar el efecto de una variable sobre otra. • Está asociado con el coeficiente de correlación de Pearson. • Brinda la oprtunidad de predecir las puntuaciones de una variable tomando las puntuaciones de la otra variable.(Pág.314-318)

  6. Análisisparamétricos Prueba t • Es una prueba estadística para evaluar si dos grupos difieren entre si de manera significativa respecto a sus medias en una variable. • Se simboliza con :t. • La hipótesis de inv.propone que los dos grupos difieren de manera significativa,y la hipótesis nula que los dos grupos no difieren.

  7. Análisisparamétricos Prueba de diferencia de proporciones • Es una prueba estadística para analizar si dos proporciones o porcentajes difieren significativamente entre sí, en dos grupos. • La comparación se realiza con una variable. • Si hay varias variables hay que realizar una prueba por cada variable.

  8. Análisisparamétricos Análisis de varianza(ANOVA- one-way) • Es una prueba estadística para analizar si más de dos grupos difieren significativamente (son diferentes)entre sí en cuanto a sus medias y varianzas. • Hay otras a estadísticas relacionadas con anova.

  9. Análisis no paramétricos • Supuestos: • Aceptandistribuciones no normales. • Puedenanalizardatosmedidos con escalas de intervalos,razón,nominales u ordinales.

  10. Análisis no paramétricos Las pruebas no paramétricas más comunes son: • Chi cuadrada • Coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas • Coeficientes de correlación por rangos ordenados de Spearman y Kendall.

  11. Análisis no paramétricos Chi cuadrada • Es una prueba estadística para evaluar hipótesis acerca de la relación entre dos variables categóricas. • Se simboliza :X2 • No considera relaciones causales.

  12. Análisis no paramétricos Coeficientes rho de Spearman(rs) y tau simbolizado por t de Kendall: los individuos u objetos de la muestra pueden ser ordenados por rangos.

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