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af José Cruz Pineda 1 år siden

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ESTADISTICA INFERENCIAL

En el ámbito de la estadística inferencial, se distinguen dos enfoques principales: el análisis paramétrico y el no paramétrico. El análisis paramétrico se basa en ciertos supuestos sobre la distribución de la población, como la normalidad y la homogeneidad de varianza, y se aplica principalmente a datos medidos en niveles de intervalo o razón.

ESTADISTICA INFERENCIAL

ESTADISTICA INFERENCIAL:

ANALISIS NO PARAMETRICO:

PRUEBAS ESTADISTÍCAS NO PARAMÉTRICAS
3. LOS COEFICIENTES Y LA CORRELACIÓN POR RANGOS ORDENADOS DE SPEARMAN Y KENDALL

Los individuos, casos o unidades de análisis de la muestra pueden ordenarse por rangos, se utilizan para relacionar escalas tipo Likert.

Son medidas de correlación para variables en un nivel de medición ordinal.

2. COEFICIENTES DE CORRELACIÓN E INDEPENDENCIA PARA TABULACIONES CRUZADAS.

Evaluar si las variables incluidas en la tabla de contingencia o tabulación cruzada están correlacionadas

Phi (φ), Coeficiente de contingencia C de Pearson, V de Cramer (C), Goodman-Kruskal Lambda o sólo Lambda (λ), Coeficiente de incertidumbre o entropía o U de Theil, Gamma de Goodman y Kruskal, Tau-a, Tau-b y Tau-c (τa, τb, τc), D de Somers, Kappa.

1. CHI CUADRADA

Evaluar la hipótesis acerca de la relación entre dos variables categóricas.

La mayoría de estos análisis no requieren de presupuestos acerca de la distribución poblacional.
Aceptan distribuciones no normales.

"Distribuciones libres"

Las variables no necesariamente tiene que estar medidas en un nivel por intervalos o de razón.

Se aplican en variables categóricas.

Se utilizan para muestras pequeñas.

Las hipótesis se basan en rangos, mediana y frecuencia de datos.

ANALISIS PARAMETRICO:

PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARAMÉTRICAS
5. EL ANÁLISIS DE VARIANZA UNIDIRECCIONAL (ANOVA)

Analiza si más de dos grupos difieren significativamente entre sí en cuanto a sus medias y varianzas.

4. PRUEBA DE CONTRASTE DE LA DIFERENCIA DE PROPORCIONES

Analizar si dos proporciones o porcentajes difieren significativamente entre sí.

3. PRUEBA T

Evalúa si dos grupos difieren entre sí de manera significativa respecto a sus medias en una variable.

2. REGRESIÓN LINEAL

Estimar el efecto de una variable sobre otra. Se utilizan hipótesis correlacional y causal.

1. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON

Analizar la relación entre dos variables medidas en un nivel por intervalos o de razón.

Se parte de la distribución poblacional de la variable dependiente es normal.
El nivel de medición de variables es por intervalos o razón.

Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, tienen una varianza homogenéa.

Se basan en un análisis en el tipo de hipótesis y los niveles de medición de las variables.

Se utilizan para muestras grandes.

¿QUE ES?

Estadística para probar hipótesis y estimar parámetros.
Recolección de los datos en la muestra.

Cálculo de estadigráfos.

Inferencia de los parámetros.

POBLACIÓN O UNIVERSO.

PRUEBA DE HIPÓTESIS

Se efectúa dependiendo del tipo de hipótesis de que se trate.

ESTIMAR PARÁMETROS

Depende de la muestra probabilística con en tamaño que asegure un nivel de significancia adecuado.