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CLASIFICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA - Coggle Diagram
CLASIFICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Recolecta, analiza y caracteriza un conjunto de datos con el objetivo de describir características y comportamientos de este conjunto mediante medidas de resumen, tablas o gráficos.
Datos cuantitativos
Se dividen en
Discretos
Continuos
Se miden en escalas
razon
Se representan en
Gráficos
Histogramas
Boxplot
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Intervalos
Se reunen en medidas de
Centralidad
Medida
Mediana
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Variabilidad
Varianza
Rango
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POBLACIÓN:
total de sujetos o unidades de análisis de interés en el estudio
MUESTRA: cualquier subconjunto de los sujetos o unidades de análisis de la población, en el cual se recolectarán los datos.
PARÁMETRO: una medida resumen calculada sobre la población: media, varianza, proporción.
PARÁMETRO: una medida resumen calculada sobre la población: media, varianza, proporción.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL
Comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una parte de esta (inferir-deducir).
PRINCIPALES PRUEBAS
Pruebas estadísticas de distribución normal (parametricos)
t de Student muestras independientes
t de Student muestras relacionadas
t de Student para una muestra
ANOVA de una via
ANOVA de medidas repetidas
Coeficiente de correlación intraclase
Correlación de Pearson
Pruebas estadísticas de distribución no nominal (no paramétricos)
Binomial
Chi cuadrado de Pearson
Chi cuadrado de Mantel-Haenzsel
Prueba de Kolmogorow-Smirnov
Prueba de las Rachas
Prueba exacta de McNemar
Prueba de los Signos
Chi cuadrado de Pearson
Test exacto de Fisher
Test de Wilcoxon
Prueba de los signos
• U-Mann-Whitney
Mediana
• Z Kolmogorov-Smimov
Rachas de Wald-Wolfowitz
Valores extremos de Moses
Prueba Q de Cochran
• Prueba de Friedman
• W de Kendall (concordancia)
Prueba de Kruskal-Wallis
Mediana K variables
• ANOVA de dos vias por rangos
Correlacion de Spearman
Prueba de Kappa