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Diseños de Investigación y Bioestadística - Coggle Diagram
Diseños de Investigación y Bioestadística
Ninguna prueba en 100% segura
Existe riesgo de ser errónea
Error Tipo II
Cuando la hipótesis nula es falsa y no se rechaza
Error Tipo I
Si rechaza la hipótesis nula cuando es verdadera
Intervalo de Confianza
Proporciona un rango de valores razonables en el que esperamos que se ubique el parámetro de la población
Es otro tipo de estimación pero, en vez de ser un solo número, es un intervalo de números
Estadística Paramétrica
Pruebas que se basan en el muestreo de una población con parámetros específicos
Desventajas
Solo se pueden aplicar si se cumplen sus supuestos
Más complicadas de calcular
Ventajas
Estimaciones probabilísticas más exactas
Tienen una mayor eficiencia estadística
Sensibles a rasgos de los datos recolectados
Mayor poder estadístico
Estadística no paramétrica
No requieren que las muestras tengan una distribución conocida, por lo que también se les conoce como “pruebas de distribución libre”
Desventajas
Su poder estadístico es menor
Desperdician información
Su eficiencia estadística es menor
Ventajas
Se pueden utilizar variables de nivel de medición nominal
Son más fáciles de calcular
Se pueden aplicar a una amplia variedad de situaciones