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Pruebas de hipótesis y pruebas estadísticas
Tipo: Resúmenes
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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:
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