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Estadística
- Recolección, agrupación,
presentación, análisis e
interpretación de datos.
- Descriptiva
- Describe una población o una muestra por medio de
medidas de tendecia central, dispersión y gráficos.
- Medias de tendencia central nos indican cuál es el
dato mas representativo de una distribución.
- Medidas de dispersión nos permiten ver que tan
concetrados o dispersos están nuestros datos.
- Medias de tendencia central nos indican cuál es el
dato mas representativo de una distribución.
- Describe una población o una muestra por medio de
medidas de tendecia central, dispersión y gráficos.
- Inferencial
- Obtiene generalizaciones o se toman
decisiones en base a una información
parcial o completa obtenida mediante
técnicas descriptivas.
- Pruebas estadísticas
- Pruebas paramétricas
- Permiten hacer inferencias acerca de parámetros poblacionales de las
distribuciones, se basa en una distribución normal.
- Prueba de T
- t para dos muestras
- *Los valores se deben tomar sonre el mismo individuo o sitio *Se usa el valor de la
diferencia (con esta comprabmos la normalidad), después aplicamos la fórmula y
tomamos una regla de decisión.
- *Los valores se deben tomar sonre el mismo individuo o sitio *Se usa el valor de la
diferencia (con esta comprabmos la normalidad), después aplicamos la fórmula y
tomamos una regla de decisión.
- t para muestras independientes
- Debemos comprobar que las varianzas sean iguales
- Cuando las varianzas son iguales calculamos la varianza puleada y el error estándar, para después
poder aplicar la fórmula y tomar una regla de decisión.
- Debemos comprobar que las varianzas sean iguales
- Es simétrica y se extiende desde menos infinito hasta infinito. A mas grados de
libertad (n-1) mas se acerca la distribución t a la distribución Normal
- t para dos muestras
- Tenemos una Hipótesis nula (Ho) y una Hipótesis alternativa (Ha)
Buscamos rechazar nuestra hipótesis nula
- Prueba de T
- Pruebas no paramétricas
- Se usan cuando nuestra muestra no tiene una distribucón normal
nuestras hipótesis no se plantean con estadísticos, se escriben
como enunciados
- W de wilcooxon para una muestra
- Sacamos diferencias de nuestros datos de muestreo menos el dato que comparamos en nuestras hipótesis
- Los valores se obtienen como valor absoluto
- Ranqueamos el valor absoluto de menos a mayor, en caso de tener el mismo valor los sumamos y dividimos
- Asignamos el signo de donde proviene
- Obtenemos la suma total de los valores negartivos y positivos W+ y W-
- Regla de decisión: Cola derecha si W- es menor o igual a W tablas se rechaza Ho
Cola izquierda Si W+ es menor o igual a W tablas se rechaza Ho Dos colas si W+
o W- son menores a W tablas se rechaza Ho
- Regla de decisión: Cola derecha si W- es menor o igual a W tablas se rechaza Ho
Cola izquierda Si W+ es menor o igual a W tablas se rechaza Ho Dos colas si W+
o W- son menores a W tablas se rechaza Ho
- Obtenemos la suma total de los valores negartivos y positivos W+ y W-
- Asignamos el signo de donde proviene
- Ranqueamos el valor absoluto de menos a mayor, en caso de tener el mismo valor los sumamos y dividimos
- Los valores se obtienen como valor absoluto
- Sacamos diferencias de nuestros datos de muestreo menos el dato que comparamos en nuestras hipótesis
- W de Wilcoxon para dos muestras
- Se sacan diferencia de la muestra 1 menos la muestra 2
- Se realiza el mismo procedimiento que en la W de una muestra y nuestra regla de decisón es para dos
colas como se enuncia en W de una muestra
- Se realiza el mismo procedimiento que en la W de una muestra y nuestra regla de decisón es para dos
colas como se enuncia en W de una muestra
- Se sacan diferencia de la muestra 1 menos la muestra 2
- U de Mann whitney (para muestras independientes)
- Se ranquean ambas muestras
- Obtenemos la suma de rangos de la muestra 1 y muestra 2
- U = Ha Grupo 1 menor a Grupo 2
U´= Ha Grupo 1 mayor a Grupo 2
- Si U´es mayor o igual a U tablas se rechaza Ho
Si U es mayor o igual a U_ tablas se rechaza Ho
Si U o U´es mayor o igual a U tablas se rechaza
Ho
- Si U´es mayor o igual a U tablas se rechaza Ho
Si U es mayor o igual a U_ tablas se rechaza Ho
Si U o U´es mayor o igual a U tablas se rechaza
Ho
- U = Ha Grupo 1 menor a Grupo 2
U´= Ha Grupo 1 mayor a Grupo 2
- Obtenemos la suma de rangos de la muestra 1 y muestra 2
- Se ranquean ambas muestras
- Se usan cuando nuestra muestra no tiene una distribucón normal
nuestras hipótesis no se plantean con estadísticos, se escriben
como enunciados
- Permiten hacer inferencias acerca de parámetros poblacionales de las
distribuciones, se basa en una distribución normal.
- Son pruebas de gran poder estadístico, siempre
usan una normal la cual tiene valores entre 0 y 1,
se usa una distribción normal por si relación con el
teorema central del límite.
- Existen métodos estadísticos y
gráficos para comprobar normalidad
- Métodos gráficos: Histograma,
Q-Q plot, P-P plot
- Métodos estadísticos:
prueba Kolmogorov
Smirnov (K-S), prueba
Lilliefors corrected K-S,
prueba Shapiro-Wilk
- Métodos gráficos: Histograma,
Q-Q plot, P-P plot
- Existen métodos estadísticos y
gráficos para comprobar normalidad
- Pruebas paramétricas
- Muestreo
- Herramienta que nos permite hacer inferencias sobre una
población, debe lograr una representación adecuada de la
población.
- Métodos de muestreo probabilísticos
- muestre aleatorio, sistemático, estratificado y de
conglomerados
- muestre aleatorio, sistemático, estratificado y de
conglomerados
- Métodos de muestreo no probabilísticos
- muestreo el casual o fortuito, de selección experta,
muestreo de poblaciones móviles y de cuotas.
- muestreo el casual o fortuito, de selección experta,
muestreo de poblaciones móviles y de cuotas.
- Herramienta que nos permite hacer inferencias sobre una
población, debe lograr una representación adecuada de la
población.
- Pruebas estadísticas
- Obtiene generalizaciones o se toman
decisiones en base a una información
parcial o completa obtenida mediante
técnicas descriptivas.
- Estadistica Aplicada Infiere
resultados sobre poblaciones a
partir de muestras
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