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Janette Orengo Puig

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Page 1: Janette Orengo Puig. Se utiliza para probar hipótesis y estimar paramétros. Parámetros-las estadísticas de la población. Al recolectar datos de una muestra

Janette Orengo Puig

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Se utiliza para probar hipótesis y estimar paramétros.

Parámetros-las estadísticas de la población.

Al recolectar datos de una muestra se pueden inferir las características de la población (generalizar)

Estadígrafos-datos estadísticos recopilados de una muestra.

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Coeficientes de correlación Regresión lineal Prueba t Prueba de diferencia de proporciones Análisis de varianza Análisis de covarianza

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Coeficiente de correlación de Pearson Analiza la relación entre dos variables

medidas en un nivel por intervalos o de razón. Se simboliza con:r Ejemplos: A mayor X, mayor Y. A mayor X,menor Y. La hipótesis de investigación señala que la

correlación es significativa.(No identifica causalidad)

Puede variar de -1.00 a +1.00

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Regresión lineal Es un modelo estadístico para estimar el

efecto de una variable sobre otra. Está asociado con el coeficiente de

correlación de Pearson. Brinda la oprtunidad de predecir las

puntuaciones de una variable tomando las puntuaciones de la otra variable.(Pág.314-318)

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Prueba t Es una prueba estadística para evaluar si

dos grupos difieren entre si de manera significativa respecto a sus medias en una variable.

Se simboliza con :t. La hipótesis de inv.propone que los dos

grupos difieren de manera significativa,y la hipótesis nula que los dos grupos no difieren.

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Prueba de diferencia de proporciones Es una prueba estadística para analizar si

dos proporciones o porcentajes difieren significativamente entre sí, en dos grupos.

La comparación se realiza con una variable. Si hay varias variables hay que realizar una

prueba por cada variable.

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Análisis de varianza(ANOVA- one-way) Es una prueba estadística para analizar si

más de dos grupos difieren significativamente (son diferentes)entre sí en cuanto a sus medias y varianzas.

Hay otras a estadísticas relacionadas con anova.

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Supuestos:1. Aceptan distribuciones no normales.2. Pueden analizar datos medidos con escalas

de intervalos,razón,nominales u ordinales.

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Las pruebas no paramétricas más comunes son:

Chi cuadrada Coeficientes de correlación e independencia

para tabulaciones cruzadas Coeficientes de correlación por rangos

ordenados de Spearman y Kendall.

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Chi cuadrada Es una prueba estadística para evaluar

hipótesis acerca de la relación entre dos variables categóricas.

Se simboliza :X2 No considera relaciones causales.

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Coeficientes rho de Spearman(rs) y tau simbolizado por t de Kendall:

los individuos u objetos de la muestra pueden ser ordenados por rangos.