Modelos estadísticos

El análisis estadístico de la asociación entre variables representa una parte básica del análisis de datos.
1. (relación, covarianza, correlación)
  1. Variables categóricas
    1. Tabla de frecuencias relativas condicionadas
  2. La correlación estadística determina la relación o dependencia que existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional.
    1. Correlación directa
      1. Se da cuando al aumentar una de las variables la otra aumenta
    2. Correlación inversa
      1. La correlación inversa se da cuando al aumentar una de las variables la otra disminuye.
    3. Correlación nula
      1. La correlación nula se da cuando no hay dependencia de ningún tipo entre las variables.
Tecnicas de investigación
1. La entrevista
2. La encuesta
3. El Fichaje
4. El cuestionario
5. El Test
Coeficiente de correlación de Pearson
1. El coeficiente de correlación de Pearson es un índice que mide la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas.
Desviación estándar
1. La desviación estándar (σ) mide cuánto se separan los datos.
Varianza
1. La varianza (que es el cuadrado de la desviación estándar: σ2)
  1. Elevar cada diferencia al cuadrado hace que todos los números sean positivos (para evitar que los números negativos reduzcan la varianza)
Análisis de la varianza
1. El análisis de varianza sirve para comparar si los valores de un conjunto de datos numéricos son significativamente distintos a los valores de otro o más conjuntos de datos.

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