AJUSTE DE BONFERRONI:
Técnica estadística que ajusta el nivel de significación en relación al número de pruebas estadísticas realizadas simultáneamente sobre un conjunto de
datos.

AMPLITUD O RANGO:
La diferencia entre el valor máximo y mínimo de los valores de una variable se encuentran comprendidos el 100% de los valores muestrales.

ÁREA BAJO LA CURVA:
Si la curva viene dada por una función de
densidad teórica, representa la probabilidad de que la variable aleatoria tome un valor dentro del intervalo determinado por esos dos puntos.

CARACTERÍSTICAS:
Propiedades de las unidades o elementos que componen las muestras.
Se miden mediante variables. Se asume que los individuos presentan diferentes características.

CAUSALIDAD:
Relación entre causa y efecto. Generalmente identificados como variables. No hay que confundir causalidad con correlación.

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN:
Estadístico que cuantifica la correlación. Sus valores están comprendidos entre
1 y 1

COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN:
Es el cuadrado del coeficiente de correlación. Expresado en tanto por ciento mide el grado de información compartida entre dos variables continuas.

COEFICIENTES DE REGRESIÓN:
En un modelo de regresión lineal son los valores de a y b, que determinan la expresión de la recta de regresión
y = a + b * x

COEFICIENTE DE VARIACIÓN:
Es una medida de dispersión relativa. No tiene unidades y se calcula dividiendo la cuasi-desviación típica entre la media muestral. Se suele expresar en
tanto por ciento.

CONTRASTE DE HIPÓTESIS:
Es el proceso estadístico que se sigue para la toma de decisiones a partir de la información de la muestra

CORRELACIÓN:
Expresa la concordancia entre dos variables según el sentido de la relación
de éstas en términos de aumento ó disminución.

COVARIABLES:
Variables continuas independientes que junto a una o más variables (grupo de tratamiento) sirven para explicar una variable respuesta continua.

CUARTILES:
Existen tres cuartiles: Q1, Q2 y Q3. Estos números dividen a los valores muestrales, una vez ordenados, en cuatro partes homogéneas en cuanto a número de
observaciones.

COVARIANZA:
Representa la media del producto de las desviaciones de dos variables en
relación a su media.

CUASIVARIANZA:
Característica de una muestra o población que cuantifica su dispersión o variabilidad. La cuasivarianza se obtiene multiplicando la varianza por n / (n-1).

DATOS PAREADOS:
Datos de poblaciones dependientes, donde los datos de las variables van
emparejados por individuos, en
contraposición con los datos independientes.

DECILES:
Corresponden a los percentiles 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70% 80%, 90% y 100%

DESCRIPTIVA:
Parte de la estadística que resume la información de la muestra. La información recogida y resumida en los estadísticos se usa para la estimación de parámetros
poblacionales.

DESVIACIÓN ESTANDAR (TIPICA):
Característica de una muestra o población que cuantifica su dispersión o variabilidad. Tiene las mismas unidades que la variable. La desviación típica es invariable.

DIAGRAMA DE PUNTOS:
Es un gráfico bidimensional o
tridimensional que muestra la
variación de los valores muestrales de dos o tres variables.

DIAGRAMAS DE BARRAS.
Representación gráfica para las variables discretas.

DIMENSIÓN:
Si estudiamos una única variable la dimensión es uno, si estudiamos la
información de dos variables en forma conjunta.

DISTRIBUCIÓN DE DATOS:
En la realización de un experimento, corresponde a la recogida de los datos experimentales para cada individuo y cada variable.

ESTADÍSTICOS:
Son funciones de la muestra. Su valor variará según la muestra, pero nos
permite hacer estimaciones de parámetro poblacionales o construir estadísticos experimentales para tomar decisiones.

FACTOR:
Variable que se incluye en un modelo con el propósito de explicar la variación en la
variable respuesta. Ver variable
independiente o explicativa.

MEDIANA:
Corresponde al percentil 50%. Es decir, la mediana hace que haya un 50% de valores muestrales inferiores a ella y un 50% de valores muestrales superiores a ella.

MEDIA:
Es una medida de centralización para una variable continua. Se obtiene sumando
todos los valores muestrales y dividendos por el tamaño muestral.

MODA:
Es el valor que más se repite en una variable nominal

MODELO:
Intento matemático / estadístico para explicar una variable respuesta por medio de una o más variables explicativas o factores.

MUESTRAS:
Subgrupos de observaciones de la población de estudio