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PRUEBA DE T DE STUDENT PARA DATOS APAREADOS. ANOVA

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INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA. INTERVALOS DE CONFIANZA Y CONTRASTE DE HIPÓTESIS.

Hablamos de estadística analítica o inferencial cuando los resultados obtenidos en una muestra son generalizados a la población de estudio, por lo que hablamos de estadística probabilística , porque existe cierta probabilidad de cometer un error. De esta forma la inferencia que se hace es aleatoria , con muestras independientes, con datos obtenidos tras una única observación; o con muestras apareadas o dependientes, que trabajan con datos apareados (comparaciones del mismo grupo en dos tiempos diferentes, por lo general), y siempre asumiendo cierto grado de error . Existen dos formas de inferencia estadística: la estimación, donde a partir de un estimador o estadístico (valor de la muestra) se genera un parámetro (valor de la población), donde este estimador puede ser insesgado (la esperanza matemática es igual al parámetro), eficiente (preciso, sobretodo si su varianza es reducida) y consistente, pudiendo darse una estimación puntual, que informa de la probabilidad de q...

ESTADÍSTICOS UNIVARIABLES: MEDIDAS RESUMEN PARA VARIABLES CUANTITATIVAS

Las observaciones que serán sujetas a medición, además de poder ser resumidas en tablas de frecuencia, pueden resumirse en lo que conocemos como estadísticos . Así, encontramos diversas medidas estadísticas, que son las medidas de tendencia central , que dan idea de los valores alrededor de los cuales el resto tienen tendencia a agruparse; las medidas de posición , que dividen un conjunto ordenado de datos en grupos con la misma cantidad de individuos; y las medidas de dispersión o variabilidad , que dan información acerca de la heterogeneidad de nuestras observaciones. Las medidas de tendencia central son la media , la mediana y la moda . La media aritmética o media (x), es la más usada y la más básica en estadística descriptiva. Siempre va acompañada de la desviación típica , y se usa para el cálculo de variables cuantitativas, siendo la suma de todos los valores de la variable sujeta a estudio, entre el total...

ESTIMACIÓN Y/O SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA

La significación estadística es la probabilidad de que la relación observada sea producto de la casualidad, o lo que es lo mismo, la probabilidad de cometer un error estadístico al ofrecer un resultado. El valor mínimo universalmente exigido para poder concluir que las diferencias son estadísticamente significativas es de p < 0.05, lo que nos indica que la relación observada se deba al azar es de 0.05 por 1, o lo que es lo mismo, del 5% (afirmando por tanto que el resultado del estudio se cumple al menos en el 95% de los casos). Como mencionábamos en el post anterior, el contraste de hipótesis consiste en contrastar las hipótesis del estudio con los datos obtenidos en la muestra, de manera que se determine si las diferencias son debidas a la causalidad (relación causa-efecto) o a la casualidad (por azar). En este caso, se formulan lo que se conocen como hipótesis nula (H0) , que indica que no hay diferencias significativas entre los resultados ob...

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