Flashcards
Estadistica Examen
Cards in this deck (21)
- 1Que es la bioestadísticaLa bioestadística es la rama de la estadística aplicada a la biología y a las ciencias de la salud.
- 2Cual es el objetivo de la bioestadísticaSu objetivo es el análisis y la interpretación de datos obtenidos de experimentos o estudios en campos como la medicina, la biología, la salud pública, la epidemiología y otras disciplinas relacionadas.
- 3Cuales son los dos tipos de estadisticas1. Estadística descriptiva. Se refiere a los métodos utilizados para organizar y resumir los datos de manera clara.
2. Estadística Inferencial.
Se ocupa de hacer predicciones o inferencias sobre una población basada en una muestra representativa de los datos - 4Que métodos incluye la estadística descripticaTablas y gráficos:
histogramas, gráficos de barras, gráficos circulares, diagramas de caja y bigote, etc.
Medidas de tendencia central:
Media: el promedio de los datos.
Mediana: el valor central de un conjunto de datos ordenados.
Moda: el valor más frecuente.
Medidas de dispersión:
Rango: diferencia entre el valor máximo y mínimo.
Varianza: la medida de cuánto varían los datos en relación con la media.
Desviación estándar: la raíz cuadrada de la varianza.
Percentiles: los puntos que dividen los datos en partes iguales. - 5Que métodos incluye la estadística inferencialEstimación: se usan intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales (como la media o proporción).
Pruebas de hipótesis: se utilizan para verificar suposiciones sobre una población mediante la comparación de muestras.
errores en prueba de hipótesis: Permiten verificar una afirmación o suposición sobre un parámetro poblacional. Se trabaja con dos hipótesis
Hipótesis nula (H₀): afirma que no hay efecto o diferencia.
Hipótesis alternativa (H₁): sugiere que sí hay un efecto o diferencia.
Errores tipo I y II:
Error tipo I (α): rechazar una hipótesis nula verdadera.
Error tipo II (β): no rechazar una hipótesis nula falsa. - 6Tipos de datos1.Datos Cuantitativos:
Discretos: números enteros, como el número de hijos.
Continuos: pueden tomar cualquier valor dentro de un rango, como el peso o la altura.
2.Datos Cualitativos:
Nominales: categorías sin orden (por ejemplo, género, color de ojos).
Ordinales: categorías con un orden específico (por ejemplo, nivel educativo, calificaciones: malo, regular, bueno). - 7las distribuciones de Probabilidaddescriben cómo se distribuyen los valores de una variable aleatoria
- 8Distribuciones de probabilidad mas comunes1.Distribución normal: la famosa "curva en forma de campana" simétrica que describe muchas variables naturales (por ejemplo, altura, peso).
2.Distribución binomial: describe el número de éxitos en una secuencia de experimentos de prueba de Bernoulli (por ejemplo, lanzar una moneda).
3.Distribución de Poisson: se utiliza para modelar el número de veces que ocurre un evento en un intervalo de tiempo o espacio (por ejemplo, número de llamadas en una central telefónica por minuto). - 9Las Pruebas EstadísticasSe utilizan para tomar decisiones basadas en datos
- 10Ejemplos de Pruebas estadísticasPrueba t de Student: para comparar las medias de dos grupos.
Análisis de varianza (ANOVA): para comparar las medias de más de dos grupos.
Prueba chi-cuadrado: para evaluar si existe una relación entre dos variables categóricas.
Regresión: para analizar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. - 11Estadística y ProbabilidadLa probabilidad es fundamental para la estadística INFERENCIAL, ya que permite modelar la incertidumbre y hacer predicciones
- 12con que conceptos se trabaja la probabilidadEventos independientes: la ocurrencia de un evento no afecta la ocurrencia de otro.
Probabilidad condicional: la probabilidad de que un evento ocurra dado que otro evento ha ocurrido. - 13Aplicaciones de la estadisticaCiencias sociales: análisis de encuestas, estudios demográficos.
Medicina: ensayos clínicos, estudios epidemiológicos.
Negocios y economía: análisis de mercado, pronósticos financieros.
Ingeniería: control de calidad, análisis de fiabilidad. - 14Pruebas paramétricas (Para variables métricas)Las pruebas paramétricas son aquellas que se utilizan cuando los datos siguen ciertas suposiciones o condiciones, como que la variable sigue una distribución normal y los datos son métricos (intervalo o razón)
- 15Pruebas paramétricas comunes1.Prueba t Student
2.ANOVA (Análisis de Varianza)
3.Prueba z
4.Correlación de Pearson
5.Regresión lineal
6.Prueba F - 16Pruebas no paramétricas (Para variables no métricas o que no cumplen supuestos)Se usan para datos ordinales o categóricos, o cuando los datos no cumplen con los supuestos de las pruebas paramétricas (como normalidad o igualdad de varianzas).
- 17Pruebas no paramétricas comunes1.Prueba de Mann-Whitney U
2.Prueba de Wilcoxon para muestras relacionadas
3.Prueba de Kruskal-Wallis
4.Prueba de Friedman
5.Prueba de Chi-cuadrado
6.Correlación de Spearman
7.Prueba de Kolmogorov-Smirnov
8.Prueba de signos - 18Las escalas de medición de las variablesson fundamentales en estadística para determinar qué tipo de análisis es apropiado para los datos
- 194 escalas de la medición de variables1. Escala Nominal.
Cualitativa
2. Escala Ordinal.
Cualitativa
3. Escala de Intervalo.
Cuantitativa
4. Escala de Razón.
Cuantitativa - 20El muestreoes el proceso mediante el cual se selecciona un subconjunto de individuos o elementos de una población con el fin de obtener información y realizar inferencias sobre la población completa
- 21Tipos de muestreo1. Muestreo Probabilístico.
todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionados para formar parte de la muestra
2.Muestreo no probabilístico.
se utiliza cuando no es posible o no es necesario que todos los miembros de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados.