Transcript Estadisticas Inferenciales Capítulo 10

Janette Orengo Puig
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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.
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Coeficientes de correlación
Regresión lineal
Prueba t
Prueba de diferencia de proporciones
Análisis de varianza
Análisis de covarianza
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
Regresión lineal
 Es un 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.314318)
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.
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.
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.
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Hay otras a estadísticas relacionadas con
anova.
 Supuestos:
1.
2.
Aceptan distribuciones no normales.
Pueden analizar datos medidos con escalas
de intervalos,razón,nominales u ordinales.
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.
Chi cuadrada
 Es una prueba estadística para evaluar
hipótesis acerca de la relación entre dos
variables categóricas.
 Se simboliza :X2
 No considera relaciones causales.
Coeficientes rho de Spearman(rs) y tau
simbolizado por t de Kendall:
los individuos u objetos de la muestra pueden
ser ordenados por rangos.