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BASES PARA EL RAZONAMIENTO EN ESTADÍSTICA INFERENCIAL - Coggle Diagram
BASES PARA EL RAZONAMIENTO EN ESTADÍSTICA INFERENCIAL
INFERENCIA ESTADÍSTICA
Funciones
Conocer las condiciones de salud a nivel poblacional.
Toma de decisiones en el campo clínico-administrativo o de políticas de salud.
Características
Todas las personas deben tener una probabilidad de ser seleccionados para entrar en la muestra.
Cada persona debe ser elegida de modo independiente de las demás.
Los sujetos deben ser seleccionados en forma aleatoria.
ALTERNATIVAS PARA LA INFERENCIA ESTADÍSTICA
Estimación puntual o de intervalos
Estimador puntual
Se trata de una información puntual
Se localiza cerca de la verdadera proporción poblacional si la muestra es lo bastante grande
Intervalo de confianza
Consta de 2 valores numéricos que definen un rango dentro del cual se pretende que se encuentre el parámetro de interés con cierto grado de confianza.
Se expresa con un nivel de 95%
Distribucón de la variable
La forma más típica en variables de tipo continuo que se distribuyen en forma normal es la distribución Z.
Grado de confianza deseado
Se indica por 1- alfa y se da en porcentaje (1-alfa)%
Cuanto más nivel de confianza se desee, menor será el valor de alfa y más elevado el número necesario de sujetos.
El intervalo de confianza puede puede o no incluir el valor verdadero del parámetro.
Fórmula para calcular intervalos de confianza
Estimador puntual +/- (coeficiente de confiabilidad) x (error estándar)
Prueba de hipótesis
Clasificación
Hipótesis de investigación.
Es la conjetura o suposición que motiva el estudio y que está sustentada en la experiencia o el conocimiento que se tiene del objeto estudiado.
A. Descriptivas
. Se pretende describir alguna característica en la población a partir del valor de la o las variables.
B. De correlación.
Se establecen asociaciones, predicciones o explicaciones no causales.
C. Diferenciales.
Establecen diferencias.
Direccionales o de una cola
. Plantean magnitud de la diferencia entre grupos en una dirección.
No direccionales o de dos colas.
Establecen diferencias entre variables sin especificar magnitud o dirección de la diferencia.
D.
De casualidad
. Se establece un sentido de relación causa-efecto
Hipótesis estadística
. Es una proposición sobre los parámetros de una o más poblaciones.
A. Hipótesis Nula
Los valores son equivalentes. Cualquier diferencia observada entre ellas se considera como un hecho causal resultado únicamente del error de muestreo.
Las 2 muestras a comparar han sido extraídas de la misma población. Hay igualdad de los parámetros de ambas poblaciones.
B. Hipótesis alterna
Esta hipótesis va en sentido lógico que busca el investigador
Pretende establecer una diferencia en la comparación de 2 muestras
Depende de:
La escala de medición
Tienen que estar medidas las variables estudiadas, ya sea cuantitativa (continua o discreta) o cualitativa (nominal u ordinal)
Lo que se pretende comparar: promedios, varianzas, proporciones, medida de riesgo, etc.
REGIÓN DE RECHAZO
Fórmula para calcular cualquier prueba estadística:
TIPOS DE ERROR EN PRUEBAS DE HIPÓTESIS
Error tipo I: se coemte cuando se rechaza una H0 que es verdadera.
Error tipo II. Aceptación de la hipótesis nula cuando ésta es falsa.
