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Pruebas Estadísticas, Resúmenes de Bioestadística

Pruebas de hipótesis y pruebas estadísticas

Tipo: Resúmenes

2023/2024

Subido el 29/09/2024

valeria-hernandez-wfl
valeria-hernandez-wfl 🇲🇽

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Pruebas de hipótesis
Hipótesis: son explicaciones tentativas de un fenómeno investigado
formuladas a manera de proposiciones, su valor reside en la capacidad
de establecer más relaciones entre los hechos y explicar por qué se
producen
Planteamiento de hipótesis:
1. Reunir información
2. Comparar la información obtenida
3. Dar posibles explicaciones
4. Elegir la más probable
5. Formular la hipótesis
Tipos de hipótesis:
a) Nula (H0): indica que un parámetro de población es igual a un
valor hipotético
b) Alternativa (H1 o Ha): indica que el parámetro de población es más
pequeño o grande o diferente del valor hipotético de la hipótesis
nula
Proceso de selección de una prueba estadística
I. Diseño de la investigación:
Diseño descriptivo: el objetivo es solamente especificar 1 o más
características de dicha población (puede ser aplicada a 1 o más grupos)
Diseño inferencial: el objetivo es la comparación de 2 o más grupos ó
donde se requiere establecer cambios en el mismo grupo, donde a partir
de pruebas realizadas a los datos recolectados se puedan elaborar
conclusiones (también llamadas inferencias)
II. Escala de medición de las variables
Es necesario definir la naturaleza de cada uno de los datos o las
mediciones que se realizan durante el desarrollo de la investigación
Se dividen en:
a) Cualitativas
b) Cuantitativas
Cualitativas o categóricas: se usan frecuencias (absolutas y relativas) y
porcentajes
a) Nominales
b) Ordinales: tienen dimensión como estadio o gravedad de una
enfermedad, grados escolares etc.
c) Dicotómica: solo 2 categorías
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Pruebas de hipótesis Hipótesis: son explicaciones tentativas de un fenómeno investigado formuladas a manera de proposiciones, su valor reside en la capacidad de establecer más relaciones entre los hechos y explicar por qué se producen Planteamiento de hipótesis:

  1. Reunir información
  2. Comparar la información obtenida
  3. Dar posibles explicaciones
  4. Elegir la más probable
  5. Formular la hipótesis Tipos de hipótesis: a) Nula (H0): indica que un parámetro de población es igual a un valor hipotético b) Alternativa (H1 o Ha): indica que el parámetro de población es más pequeño o grande o diferente del valor hipotético de la hipótesis nula Proceso de selección de una prueba estadística I. Diseño de la investigación: Diseño descriptivo: el objetivo es solamente especificar 1 o más características de dicha población (puede ser aplicada a 1 o más grupos) Diseño inferencial: el objetivo es la comparación de 2 o más grupos ó donde se requiere establecer cambios en el mismo grupo, donde a partir de pruebas realizadas a los datos recolectados se puedan elaborar conclusiones (también llamadas inferencias) II. Escala de medición de las variables Es necesario definir la naturaleza de cada uno de los datos o las mediciones que se realizan durante el desarrollo de la investigación Se dividen en: a) Cualitativas b) Cuantitativas Cualitativas o categóricas: se usan frecuencias (absolutas y relativas) y porcentajes a) Nominales b) Ordinales: tienen dimensión como estadio o gravedad de una enfermedad, grados escolares etc. c) Dicotómica: solo 2 categorías

Cuantitativa o numéricas: se usan medidas de tendencia central y dispercion (media, mediana y moda, desviación estándar y varianza) a) Continuas: tiene fracciones (no se corta), ejemplos: peso, longitud, volumen y tiempo) b) Discontinuas: son números cerrados (no se pueden dividir), ejemplos: número de hijos, embarazos III. Elección de la prueba estadística Se toma en cuenta el objetivo, el número de grupos y la escala de medición de las variables Tipos de pruebas estadísticas Las pruebas estadísticas son una forma de evaluar la evidencia que los datos proporcionan para probar una hipótesis, hay 2 grupos las pruebas paramétricas y las no paramétricas VARIABLES CUANTITATIVAS Pruebas paramétricas  Se usa para el análisis de los factores de población con datos de distribución normal  Tamaño: mientras más grande sea más exacto será el calculo  Se basa en 2 parámetros: la media y la desviación estándar  Son 3: coeficiente de correlación de Pearson, Prueba T Student y ANOVA Coeficiente de correlación de Pearson Fuerza de la relación entre 2 variables (cuantitativas continuas) y su asociación con cada uno de ellos, cuyo valor varía entre -1 y 1 y se representa con la letra “r” Interpretación  Correlación – de 0: significa que es negativa, es decir, que las variables se relacionan inversamente, si es igual a -1 es negativo perfecto  Correlación = a 0: no hay covariación sin embargo no significa que no exista una relación no lineal entre las variables  Correlación + de 0: significa que la correlación es positiva, es decir, que las variables se relacionan directamente, si es igual a +1 es un positivo perfecto Prueba T de Student Determinar si hay una diferencia significativa entre las medias de 2 grupos (variables cuantitativas continuas) de datos, se obtiene el “valor

Chi cuadrada: comparación de 2 o más grupos Q de Co chran: comparación de 3 o mas grupos