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PRUEBA DE T DE STUDENT PARA DATOS APAREADOS. ANOVA

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REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LA INFORMACIÓN

En estadística, las representaciones gráficas son las orientaciones visuales que permiten la comunicación de la información numérica de manera rápida, o lo que es igual, con complementos al análisis estadístico. Estas van a depender del investigador y del contexto o dato que quiera expresar. En todos los casos, han de seguir unas normas básicas, principalmente ser claras, no estar sobrecargadas de información y estar bien discretas. En función de las variables utilizadas, podemos emplear distintos tipos de gráficos. Así, encontramos: Para variables cualitativas se emplean gráficos de sectores (variables dicotómicas o policotómicas), gráficos de barras (variables policotómicas) y pictogramas (variables policotómicas). Para variables cuantitativas podemos usar gráficos de barras (variables discretas con bajo rango), histogramas (variables continuas), polígonos de frecuencia (variables continuas) y gráficos de tronco y hojas (variables continuas). Para datos

DE LOS CONCEPTOS A LAS VARIABLES

La estadística es una ciencia que pretende aportar métodos para tratar datos de observaciones donde intervienen numerosas variables, que cuando se aplica a la vida, donde la variabilidad es la norma, se conoce como bioestadística . Esta puede ser descriptiva o deductiva , cuando se ocupa del tratamiento, resumen y presentación de los datos observados de una manera gráfica y científica; o inferencial o analítica , cuyo objetivo es inferir, es decir, establecer conclusiones sobre una población a partir de los resultados obtenidos de una muestra . La población es el conjunto (infinito o finito) de todos los elementos sujetos a estudio, mientras que la muestra es un subconjunto de la población que, mediante un muestreo, es seleccionada aleatoriamente de tal forma que posee características similares a la de la población sujeta a estudio. A partir de una población diana , es decir, el conjunto de individuos que poseen la característica que se quiere estudiar, se selecciona

CONCORDANCIA Y CORRELACIÓN

Actualmente, se define como regresión a la predicción de una medida basada en el conocimiento de otra. La correlación de Pearson parte de esta base, y se usa con variables cuantitativas, las cuales pueden ser cuantificadas. De esta forma, existen dos tipos de hipótesis: la de partida (con variables independientes) y alternativas (con variables relacionadas). Esta puede representarse mediante una tabla, donde las filas se corresponden con los datos de un individuo, y las columnas corresponden a los valores que toma una variable sobre los mismos; o bien mediante un diagrama de dispersión, con el objetivo de identificar si las variables se relacionan, qué tipo de relación hay y si es posible predecir el valor de una de ellas en función de la otra. En los diagramas de dispersión se pueden dar diferentes situaciones: Incorrelación: Para valores de x por encima de la media tenemos valores de y por encima y por debajo en proporciones similares. Relación directa: Para valores de

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