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Conceptos estadísticos utilizados en el diseño e interpretación de…
Conceptos estadísticos utilizados en el diseño e
interpretación de trabajos de investigación
La información para un tratamiento estadístico se estructura en forma de una base de datos que es una colección de
Columnas: contiene
los campos o variables que componen cada registro.
Filas: es una
entrada o registro en la base de datos
La prueba χ2 es el contraste típico en estas situaciones en las que los datos están formados por frecuencias en categorías discretas (sean nominales u ordinales).
En el caso de que dos muestras sean pequeñas es sumamente útil el uso de la prueba de probabilidad exacta de Fisher.
En el estudio de referencia fueron presentadas las relaciones entre dos variables cualitativas
Las valoraciones de cualquier dato se pueden hacer por variables ya sean
variable cualitativa hacen referencia a atributos, su valor es generalmente alfabético y pueden clasificarse como puras,
ordenadas y procedentes de numérica
Variable cuantitativa se caracterizan por tener un valor numérico y puede ser discretas números aislados o continuas permite todos los valores de un intervalo
El análisis de una variable cuantitativa debe iniciarse comprobando si la distribución de la variable a estudiar sigue la distribución normal
Una representación gráfica de una variable cuantitativa es
la denominada de "caja" o más común box-plot
La Distribución de Frecuencias presenta en forma resumida la información procedente de una o varias variables, se puede representar mediante
Tablas muestran las frecuencias de presentación de las variables y tiene una representación clara en
dos dimensiones
Gráficos, se puede agregar varios gráficos, esto depende de los que se esta estudiando, y así eso se podrá elegir el grafico que corresponde
La media es aquel valor
tal que la suma de las desviaciones de todos los datos es cero
Los programas informáticos de estadística ofrecen una colección de estadísticos que pueden asociarse a una variable cuantitativa
Las medidas de tendencia central tratan de resumir una
variable cuantitativa por su valor más representativo
Los diferentes criterios darán origen a las diferentes medidas de centralización
La mediana es el valor que en la serie ordenada de los datos ocupa la posición central, de tal forma que la mitad de los datos son menores que la mediana y la otra mitad son mayores
Las medidas de dispersión complementan el uso de una medida de tendencia central con una medida de la desviación general de los datos respecto a la medida de centralización
El uso del coeficiente de asimetría indica que cuanto mayor sea su valor mayor es la asimetría. Valores positivos o negativos indican asimetría positiva o negativa. Valor cero es el valor ideal para indicar simetría.
Curtosis se usa el coeficiente de curtosis,
que indica la forma de la distribución de los datos con respecto a una distribución normal.
Es una función de distribución estadística muy importante por ser considerada como una distribución de referencia para variables cuantitativas
La media define la posición de la curva y coincide con el eje de simetría y el máximo de la curva
la desviación típica mide la distancia sobre el eje de abscisas entre el valor máximo de la curva y su punto de inflexión
La estimación de los parámetros consiste en determinar el valor de los parámetros de la
población a partir de los estadígrafos de la muestra
La estimación consiste en asignar al parámetro desconocido un intervalo de valores a y b entre los cuales está dicho parámetro con una cierta confianza.
Puede observarse que para ilustrar los resultados de análisis de varianza de colesterol para las tres categorías de BMI, se utiliza la representación de las medias poblacionales de cada grupo. la desviación típica se ocupa para esta categoría
contraste de hipótesis para decidir con objetividad si una hipótesis particular es confirmada por un conjunto de datos, necesitamos un procedimiento que nos lleve a un criterio objetivo para rechazar o aceptar esa hipótesis
Se debe de llevar acabo una serie de paso para aceptar la hipótesis
Elección de una prueba estadística para probar H0
Especificación del nivel de significancia (α) y del tamaño de la muestra (N). Valores comúnmente utilizados para α
son 0,05 y 0,01.
Formulación de la hipótesis de nulidad (H0).
Encuentro (o suposición) de la distribución muestral de
la prueba estadística conforme a H0. Cumplimiento de hipótesis previas.
Definición de la región de rechazo
Cálculo del valor de la prueba estadística con los datos
obtenidos de la(s) muestra(s)
El análisis de correlación se realiza cuantificando el grado
de la relación entre variables en un valor único llamado coeficiente de correlación.
Pearson y no paramétricos
Spearman,
Kendall, C, etc que toman un valor positivo o negativo de valor absoluto comprendido entre 0 y 1.
Se divide en 2
Análisis de regresión comprende las técnicas estadísticas para determinar una fórmula que servirá para obtener los valores de una variable dependiente en función de n variable independientes
Independientes.
