Introduce el texto aquí

Introduce el texto aquí

1. Paso 12 - Prueba de t para muestras relacionadas

   • El procedimiento Prueba T para muestras relacionadas compara las medias de dos variables de un solo grupo.
     • El procedimiento calcula las diferencias entre los valores de las dos variables de cada caso y contrasta si la media difiere de 0.

2. Paso 11 - Prueba de t para muestras independientes

   • El procedimiento Prueba T para muestras independientes debe utilizarse para comparar las medias de dos grupos de casos
     • cuando la comparación se realice entre las medias de dos poblaciones independientes (los individuos de una de las poblaciones son distintos a los individuos de la otra)

3. Paso 10 - Cuando de utiliza el test exacto de Fisher

   • Distriución hipergeometrica y en la hipotesis de independencia la probabilidad de obtener las frecuencias de hecho, alejada de la hipotesis de independencia

4. Paso 8 - Qué es el Indice Kappa de Cohen y como se interpreta

   • Proporciona una medida del grado de acuerdo existente entre dos jueces al evaluar un serie de sujetos

5. Paso 6 - Qué es el test de Chi cuadrado y cuando se utiliza

   • Permite contrastar la hipotesis de que los dos criterios de clasificación utilizados son independientes
     • dos variables categoricas

6. Paso 4 - Cómo crear una tabla de contingencia

   • las frecuencias aparecen organizadas en casillas que contienen información sobre la relación entre anbos criterios

7. Paso 9 - Cuando se utiliza la corrección de Yates

   • Consiste en restar 0,5 puntos al valor absolutode las diferenciasdel estadistico

8. Paso 7 - Qué es el test de Test de McNemar y cuando se utiliza

   • Se toma una medida de una variable dicotomica y se vuelve a tomar una medida de la misma variable a los ismos sujetos

9. Paso 14 - Principales usos de la Correlación de Pearson

   • Medida de asociación lineal apropiada para estudiar la relación entre variables de intervalo o razon

10. Paso 15 - Análisis de Datos con Estadística Descriptiva-SPSS

    • El presente curso tiene como objetivo acercar al usuario al manejo del software de análisis estadístico SPSS, acrónimo de Statistical Package for Sciences Socials (Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales), en sus aspectos más básicos, los que se refieren al tratamiento general de datos

11. Es un programa de análisis estadístico, usado en las ciencias sociales y aplicadas que cuenta con capacidad de manejar grandes bases de datos con múltiples registros y variables además de presentar una interfaz sencilla para la realización de la mayoría de análisis.

12. Paso 1 - Cómo crear una matriz de datos en el programa SPSS

    • Se observan dos ventanas: Vista de datos Vista de variables. Al abrir esta ventana se observa que en las filas aparecen las variables o campos de ese cuestionario y en las columnas aparecen las características o atributos de esa variables
      • Debemos definir y enumerar el cuestionario y crear variables de identificación. En la columna nombre insertamos las diferentes variables. Cada vez que creamos una variable aparecerán datos en ella que deberemos modificar.
        • Modificar los datos de la variable Anchura; Podemos enumerar la anchura según el número de dígitos

13. Paso 2 - Cómo describir una variable categórica

    • como Variables Cuantitativas: Son las que pueden expresarse numéricamente

14. Paso 3 - Cómo describir una variable numérica

    • Medidas de dispersión. Parámetros estadísticos que indican como se alejan los datos respecto de la media aritmética. Sirven como indicador de la variabilidad de los datos. Las medidas de dispersión más utilizadas son el rango, la desviación estándar y la varianza.

15. Paso 5 - Cómo calcular y recodificar variables

16. Paso 13 - Análisis de la varianza con un factor ANOVA

    • ANOVA de un factor es una técnica estadística que señala si dos variables están relacionadas en base a si las medias de la variable dependiente son diferentes en las categorías o grupos de la variable independiente.
      • señala si las medias entre dos o más grupos son similares o diferentes.

17. Provee modelos predictivos para ayudar a resolver problemas en las organizaciones e investigaciones como lo son el entendimiento de los datos, análisis de tendencias, planeación y predicción, validación de hipótesis y obtener conclusiones acertadas.

Imágenes y archivos del mapa