Estadística Inferencial

Gerardo Martinez
Mind Map by , created over 3 years ago

Mapa mental que muestra los principales aspectos del curso de estadística en investigación que serán estudiados.

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Gerardo Martinez
Created by Gerardo Martinez over 3 years ago
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Estadística Inferencial

Annotations:

  • Este mapa mental muestra los principales temas que veremos en el curso de "Estadística en Investigación". Lee esta breve introducción: http://esta2.galeon.com/Temas1-3.pdf
1 Estadística No Paramétrica

Annotations:

  • La estadística no paramétrica son un conjunto de pruebas que permiten contrastar hipótesis en muestras que no tienen una distribución normal y que no se puede asegurar la homocedisticidad. Este manual trata exclusivamente sobre el tema de estadística no paramétrica... http://biblo.una.edu.ve/docu.7/bases/marc/texto/t34486.pdf
1.1 Prueba de Chi Cuadrada

Annotations:

  • Una de las pruebas más conocidas en la estadística no paramétrica es la del Chi Cuadrado que sirve para verificar si un conjunto de variables están o no relacionadas. Este documento lo explica muy bien:  http://www.uoc.edu/in3/emath/docs/Chi_cuadrado.pdf
1.2 Prueba del Signo

Annotations:

  • De las primeras pruebas no paramétricas que mostraron su utilidad en la aplicación a la investigación está la prueba del signo. Importante por su valor histórico y su facilidad de implementación. Este artículo te ayudará a entenderlo...  http://biblo.una.edu.ve/docu.7/bases/marc/texto/t34486.pdf
1.3 Prueba de Wilcoxon

Annotations:

  • La prueba de Wilcoxon representa una mejora en la potencia de la prueba del signo ya que combina las diferencias de los pares en comparación con el orden y además con la magnitud de estas diferencias. Aquí puedes leer un buen artículo sobre este tema... http://users.sussex.ac.uk/~grahamh/RM1web/WilcoxonHandoout2011.pdf 
1.4 U de Mann-Whitney

Annotations:

  • La prueba U de Mann-Whitney es, junto con la Chi Cuadrada, una de las pruebas más utilizadas por los investigadores en muestras que requieren estadística no paramétrica. Lee este trabajo explica la técnica: http://www.medigraphic.com/pdfs/imss/im-2013/im134k.pdf
2 Estadística Paramétrica

Annotations:

  • La estadística paramétrica es la rama de la estadística inferencial que trata con muestras que siguen una distribución normal. Este artículo te ayudará con el tema: http://oscardelatorretorres.com/downloads/materialclase/EstadisticaII/bookletapoyo2.pdf
2.1 T de Student

Annotations:

  • La T de Student es quizá la prueba estadística más utilizada por los investigadores. En esta Unidad conoceremos comp aplicarla. En esta página podrás ver algunos ejercicios de T de Student: http://www.ugr.es/~jsalinas/weproble/T10y11res.PDF
2.2 ANOVA

Annotations:

  • Cuando necesitamos realizar análisis de datos que provienen de más de dos grupos utilizamos la prueba de análisis de varianza conocida también como ANOVA. Revisa este artículo: http://www.uoc.edu/in3/emath/docs/ANOVA.pdf 
3 Kolmogorov-Smirnov

Annotations:

  • Cuando hacemos pruebas de hipótesis y deseamos saber si la muestra tiene un comportamiento normal corremos la prueba de Kolmogorov-Smirnov si la muestra es mayor de 30 elementos o la de Shapiro-Wilk si es de 30 o menos. Para utilizarlas hay que leer estos documentos: http://www2.ulpgc.es/hege/almacen/download/5/5015/Complemento_3_Prueba_de_Bondad_de_Ajuste_de_Kolmogorov_Smirnov.pdf; http://webdelprofesor.ula.ve/ciencias/segninis/Docencia/ANEXO_A_Sahapiro-Wilks.pdf
4 Shapiro-Wilk

Annotations:

  • Cuando hacemos pruebas de hipótesis y deseamos saber si la muestra tiene un comportamiento normal corremos la prueba de Kolmogorov-Smirnov si la muestra es mayor de 30 elementos o la de Shapiro-Wilk si es de 30 o menos. Para utilizarlas hay que leer estos documentos: http://www2.ulpgc.es/hege/almacen/download/5/5015/Complemento_3_Prueba_de_Bondad_de_Ajuste_de_Kolmogorov_Smirnov.pdf; http://webdelprofesor.ula.ve/ciencias/segninis/Docencia/ANEXO_A_Sahapiro-Wilks.pdf
5 Prueba de Levene

Annotations:

  • La prueba de Levene nos permite verificar la igualdad de varianzas. Esta característica es también llamada homocedasticidad. Revisa este trabajo: https://www.emis.de/journals/RCE/V29/V29_1_57CorreaIral.pdf

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