饾懟饾懍饾懘饾懆 13: 饾懛饾懝饾懠饾懍饾懇饾懆饾懞 饾懛饾懆饾懝饾懆饾懘脡饾懟饾懝饾懓饾應饾懆饾懞 饾懘脕饾懞 饾懠饾懟饾懓饾懗饾懓饾拋饾懆饾懌饾懆饾懞 饾懍饾懙 饾懍饾懙饾懎饾懍饾懝饾懘饾懍饾懝脥饾懆

An谩lisis bivariado variable cualitativa y cuantitativa.
Resultado de imagen de An脙¡lisis bivariado variable cualitativa y cuantitativa.

Test a aplicar en an谩lisis bivariado variable cualitativa y cuantitativa: 

•Param茅tricos 
–T de student para 1 o dos muestras (o categor铆as) (apareadas o independientes). –ANOVA (para m谩s de dos muestras o categor铆as independientes)

 •No param茅tricos 
–Prueba U de Mann-Whitney (muestras independientes) 
–Test Wilconxon (muestras apareadas) 
–Test Kruskal-Wallis (m谩s de dos muestras o categor铆as)

1 muestra o 2 muestras apareadas: o Param茅trica: t-Student o No Param茅tricos: Wilconson 
• 2 muestras independientes: o Param茅trica: t-Student o No Param茅tricos: U de Mann-Whitney 
• K muestras independiente: o Param茅trica: Anova o No Param茅tricos: Kruskal-Wallis
  • La prueba de t de student.
Resultado de imagen de test de student estadistica formula
  • La prueba de t de student para datos apareados.
  • Anova
Resultado de imagen de test anova

Resultado de imagen de test anova

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饾懟饾懍饾懘饾懆 11: 饾懛饾懝饾懠饾懍饾懇饾懆饾懞 饾懙饾懚 饾懛饾懆饾懝饾懆饾懘脡饾懟饾懝饾懓饾應饾懆饾懞 饾懘脕饾懞 饾懠饾懟饾懓饾懗饾懓饾拋饾懆饾懌饾懆饾懞 饾懍饾懙 饾懍饾懙饾懎饾懍饾懝饾懘饾懍饾懝脥饾懆

Imagen
RECORDAR…. H0 (Hip贸tesis nula): No hay diferencias, es decir establece igualdad entre los grupos a comparar. No establece relaci贸n entre las variables de estudio. H1 (Hip贸tesis alternativa): Hay diferencias, es decir, no hay igualdad entre los grupos a comparar. Establece relaci贸n entre las variables de estudio. T est de hip贸tesis Chi-cuadrado  • Para comparar dos variables cualitativas (dependiente e independiente) •Razonamiento a seguir: suponemos la hip贸tesis cierta, y estudiamos c贸mo es de probable que siendo iguales los dos grupos a comparar se obtengan resultados como los obtenidos o haber encontrado diferencias m谩s grandes por grupos.
Leer m谩s

饾懟饾懍饾懘饾懆 9: 饾懓饾懙饾懟饾懝饾懚饾懌饾懠饾應饾應饾懓脫饾懙 饾懆 饾懗饾懆 饾懓饾懙饾懎饾懍饾懝饾懍饾懙饾應饾懓饾懆 饾懍饾懞饾懟饾懆饾懌脥饾懞饾懟饾懓饾應饾懆. 饾懓饾懙饾懟饾懍饾懝饾懡饾懆饾懗饾懚饾懞 饾懌饾懍 饾應饾懚饾懙饾懎饾懓饾懆饾懙饾拋饾懆 饾拃 饾應饾懚饾懙饾懟饾懝饾懆饾懞饾懟饾懍 饾懌饾懍 饾懐饾懓饾懛脫饾懟饾懍饾懞饾懓饾懞

Imagen
La inferencia estad铆stica es el conjunto de m茅todos y t茅cnicas que permiten inducir, a partir de la informaci贸n emp铆rica proporcionada por una muestra, cual es el comportamiento de una determinada poblaci贸n con un riesgo de error medible en t茅rminos de probabilidad. Los m茅todos param茅tricos de la inferencia estad铆stica se pueden dividir, b谩sicamente, en dos: m茅todos de estimaci贸n de par谩metros y m茅todos de contraste de hip贸tesis. Ambos m茅todos se basan en el conocimiento te贸rico de la distribuci贸n de probabilidad del estad铆stico muestral que se utiliza como estimador de un par谩metro. La estimaci贸n de par谩metros consiste en asignar un valor concreto al par谩metro o par谩metros que caracterizan la distribuci贸n de probabilidad de la poblaci贸n. Cuando se estima un par谩metro poblacional, aunque el estimador que se utiliza posea todas las propiedades deseables, se comete un error de estimaci贸n que es la diferencia entre la estimaci贸n y el verdadero valor del par谩metro. ...
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