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GENERALIDADES DE LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL - Coggle Diagram
GENERALIDADES DE LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL
Se encarga de:
A partir de los resultados una muestra,
conocer lo que puede ocurrir a futuro
Se utiliza:
Para dar consistencia a las generalizaciones que se efectúan a
partir del estudio de muestras
MEDIA MUESTRAL Y DEL UNIVERSO
Al existir distintas muestras en un universo, el valor de la muestra tendrá una diferencia respecto a las otras, mayor o menor al resto.
Estas diferencias producen una distribución de medias muestrales alrededor de la media del universo, idéntica a la curva normal.
ERROR ESTÁNDAR
Muestra cuán próximas se ubican las medias de las diferentes muestras con relación al valor de la media universo o población
INTERVALO DE CONFIANZA
Espacio limitado entre una cifra inferior y superior donde se espera encontrar el valor medio del universo
Para encontrarlo se debe conocer u obtener la media y el desvío estándar de la muestra.
NIVELES DE SIGNIFICACIÓN
Son las probabilidades que dejamos fuera del intervalo de confianza de una distribución y nos ayudan a determinar si el estadístico de contraste está en zona de rechazo o no
DETERMINAR DIFERENCIAS ENTRE GRUPOS
PRUEBA ‘’Z’’
Es una prueba que se utiliza para comparar muestras de más de 30
individuos.
Tiene como valor critico a Z=1,96
Si Z>1,96 se acepta la hipótesis alterna
Si Z<1,96 se acepta la hipótesis nula
PRUEBA ‘’T’’ DE STUDENT
Se emplea para comparar promedios de muestras pequeñas menos de 30 casos
Se calculan los grados de libertad para ajustar el área. 𝒈𝒍 = (𝒏 − 𝟏)
Fórmula para comparar dos muestras
entre sí o una misma muestra en dos momentos diferentes
PRUEBA CHI CUADRADO (CHI2)
Compara dos proporciones con el propósito de conocer su significancia estadística
Cálculo de grados de libertad
PRUEBA ‘’R’’ DE PEARSON
El coeficiente de correlación mide el grado de relación o asociación existente entre dos variables aleatorias
Entre las cuales no existe una relación causa y efecto
Fórmula
La hipótesis a probar es correlacional, es decir “a > X > Y”, “a < X > Y” o viceversa
Para interpretar el valor “r” de Pearson se utiliza una guía
-1,00 Correlación negativa perfecta
-0,90 Correlación negativa muy fuerte
-0,75 Correlación negativa considerable
-0,50 Correlación negativa media
-0,10 Correlación negativa débil
0,00 Ausencia de correlación
0,10 Correlación positiva débil
0,50 Correlación positiva media
0,75 Correlación positiva considerable
0,90 Correlación positiva muy fuerte
1,00 Correlación positiva perfecta
