Humor estadístico

Humor estadístico

Pruebas Estadísticas

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Prueba t de Student

La prueba t de Student es una prueba paramétrica de comparación de dos muestras, es decir necesita cumplir las siguientes características:

  • Selección completamente aleatoria de los grupos
  • Homocedasticidad (homogeneidad de las varianzas de la variable dependiente en ambos grupos)
  • Distribución normal de la variable dependiente en los dos grupos
  • Nivel intervalar de la variable dependiente

Su función es comparar dos grupos de puntuaciones (medias aritméticas) y determinar que la diferencia no se deba al azar (que las diferencia sea estadísticamente significativa).

Esta prueba tiene dos modalidades, una para muestras independientes y otra para grupos relacionados.

Prueba U de Mann-Whitney

La prueba U de Mann-Whitney pertenece a las pruebas no paramétricas de comparación de dos muestras independientes, es decir:

  • · Es libre de curva, no necesita una distribución específica
  • · Nivel ordinal de la variable dependiente

Se utiliza para comparar dos grupos de rangos (medianas) y determinar que la diferencia no se deba al azar (que la diferencia sea estadísticamente significativa).

Prueba de Wilcoxon

La prueba de rangos asignados de Wilcoxon pertenece a las pruebas no paramétricas de comparación de dos muestras relacionadas, es decir:

  • · Es libre de curva, no necesita una distribución específica
  • · Nivel ordinal de la variable dependiente

Se utiliza para comparar dos grupos relacionados de rangos (medianas) y determinar que la diferencia no se deba al azar (que la diferencia sea estadísticamente significativa).

Prueba de Chi Cuadrada (X2)

La prueba de Chi cuadrada o Ji cuadrada (X2) pertenece a las pruebas no paramétricas de comparación de dos o más muestras independientes:

  • · No se distribuye normalmente, se utiliza la distribución asintótica de Chi cuadrada
  • · Nivel nominal de la variable dependiente

Se usa para comparar dos o más grupos independientes de proporciones organizadas en una tabla de contingencia y determinar que las diferencias no se deban al azar (que las diferencias sean estadísticamente significativas).

Análisis de Varianza (Prueba F)

Uno de los usos del análisis de varianza (ANOVA por sus iniciales en inglés) es el comparar tres o más grupos independientes, es una prueba paramétrica, es decir necesita cumplir las siguientes características:

  • · Selección completamente aleatoria de los grupos
  • · Homocedasticidad (homogeneidad de las varianzas de los grupos en todos los grupos)
  • · Distribución normal de la variable dependiente en todos los grupos
  • · Nivel intervalar de la variable dependiente

El análisis de varianza agrupa una variedad de métodos para análisis de datos de diseños estadísticos muy complicados, tanto que han merecido la publicación de diversos libros en que se describen esos métodos y sus aplicaciones prácticas. En este caso, se presenta la utilización más simple de esta prueba: ANOVA de una vía o factor (una sola variable independiente) para probar una hipótesis basada en las medias de tres o más grupos independientes.

Análisis de Varianza Unifactorial por Rangos de Kruskal-Wallis

La prueba de Kruskal Wallis pertenece a las pruebas no paramétricas de comparación de tres o más muestras independientes, es decir:

  • · Es libre de la curva normal, se usa la distribución de chi cuadrada
  • · Nivel ordinal de la variable dependiente

Se utiliza para comparar tres o más grupos de rangos (medianas) y determinar que las diferencias no se deban al azar (que las diferencias sean estadísticamente significativas).

Análisis de Varianza de dos Clasificaciones por Rangos de Friedman

La prueba de Friedman pertenece a las pruebas no paramétricas de comparación de tres o más muestras relacionadas, es decir:

  • · Es libre de la curva normal, se usa la distribución de chi cuadrada
  • · Nivel ordinal de la variable dependiente

Se utiliza para comparar tres o más grupos de rangos (medianas) relacionados y determinar que las diferencias no se deban al azar (que las diferencias sean estadísticamente significativas).

Prueba Q de Cochran

La prueba Q de Cochran es una prueba no paramétrica de comparación de tres o más muestras relacionadas:

  • · Es libre de la curva normal, se ajusta a la distribución de Chi cuadrada
  • · Nivel nominal (sólo variables dicotómicas) de la variable dependiente

Se utiliza para comparar tres o más grupos relacionados de proporciones y determinar que las diferencias no se deban al azar (que las diferencias sean estadísticamente significativas).

Historia de la estadística

Historia de la estadística

Edmund Halley
1691 to 1742

El astrónomo Edmund Halley presenta la primera tabla de mortalidad que se puede considerar como base de los estudios contemporáneos. En dicho trabajo se intenta establecer el precio de las anualidades a satisfacer a las compañías de seguros. Es decir, en Londres y en París se estaban construyendo, casi de manera simultánea, las dos disciplinas que actualmente llamamos estadística y probabilidad.

¿Que es la La Inferencia Estadística?

La Inferencia Estadística es aquella rama de la Estadística mediante la cual se trata de sacar conclusiones de una población en estudio, a partir de la información que proporciona una muestra representativa de la misma.

También es denominada Estadística Inductiva o Inferencia Inductiva ya que es un procedimiento para generar nuevo conocimiento científico.

La muestra se obtiene por observación o experimentación. La necesidad de obtener un subconjunto reducido de la población es obvia si tenemos en cuenta los costes económicos de la experimentación o el hecho de que muchos de los métodos de medida son destructivos.

Toda inferencia inductiva exacta es imposible ya que disponemos de información parcial, sin embargo es posible realizar inferencias inseguras y medir el grado de inseguridad si el experimento se ha realizado de acuerdo con determinados principios. Uno de los propósitos de la inferencia Estadística es el de conseguir técnicas para hacer inferencias inductivas y medir el grado de incertidumbre de tales inferencias. La medida de la incertidumbre se realiza en términos de probabilidad.

 La inferencia Estadística puede dividirse en dos apartados de acuerdo con el conocimiento sobre la distribución en la población.

 

Inferencia Paramétrica:

Se conoce la forma de la distribución (Normal, Binomial, Poisson, etc …. ) pero se desconocen sus parámetros. Se realizan inferencias sobre los parámetros desconocidos de la distribución conocida.

Inferencia No Parámetrica:

Forma y parámetros desconocidos. Se realizan inferencias sobre características que no tienen porque ser parámetros de una distribución conocida (Mediana, Estadísticos de Orden).

¿Que es la Estadística?

La estadística es un conjunto de procedimientos para reunir, clasificar, codificar, procesar, analizar y resumir información numérica adquirida sistemáticamente (Ritchey, 2002). Permite hacer inferencias a partir de una muestra para extrapolarlas a una población.
Aunque normalmente se asocia a muchos cálculos y operaciones aritméticas, y aunque las matemáticas están involucradas, en su mayor parte sus fundamentos y uso apropiado pueden dominarse sin hacer referencia a habilidades matemáticas avanzadas. De hecho se trata de una forma de ver la realidad basada en el análisis cuidadoso de los hechos (Ritchey, 2002). Es necesaria sin embargo la sistematización para reducir el efecto que las emociones y las experiencias individuales puedan tener al interpretar esa realidad.
De esta manera la estadística se relaciona con el método científico complementándolo como herramienta de análisis y, aunque la investigación científica no requiere necesariamente de la estadística, ésta valida muchos de los resultados cuantitativos derivados de la investigación.
La obtención del conocimiento debe hacerse de manera sistemática por lo que deben planearse todos los pasos que llevan desde el planteamiento de un problema, pasando por la elaboración de hipótesis y la manera en que van a ser probadas; la selección de sujetos (muestreo), los escenarios, los instrumentos que se utilizarán para obtener los datos, definir el procedimiento que se seguirá para esto último, los controles que se deben hacer para asegurar que las intervenciones son las causas más probables de los cambios esperados (diseño); hasta la elección del plan de análisis idóneo para el tipo de datos que se están obteniendo, es aquí donde la estadística entra en el estudio, aunque pueden existir otras herramientas de análisis si se está haciendo una investigación de corte cualitativo.

Fuente: 

Juarez, F., Velázquez, J. y Lugo, E. (2002) Apuntes de Estadística Inferencial. . Disponible:http://rincondepaco.com.mx/Apuntes/Inferencial.pdf

Criterios importantes para seleccionar el tipo de prueba de estudio estadística

Criterios importantes para seleccionar el tipo de prueba de estudio estadística

algunos criterios  importantes para seleccionar el tipo de prueba de estudio estadística

Ejercicio de prueba Chi cuadrado

Ejercicio de prueba Chi cuadrado

Ejercicio sencillo sobre prueba Chi cuadrado aplicado a  la asociación entre fumar durante la gestación y el bajo peso del niño al nacer. Estudiode seguimiento de 2000 gestantes 

Ejercicio de prueba T-student

Ejercicio de prueba T-student

Ejercicio sencillo sobre prueba t-student aplicado a un cultivo de semillas de maiz

Proposito

Este post tiene como propósito orientar en el conocimiento de los elementos necesarios de las técnicas estadísticas apropiadas, así como también proporciona recursos y herramientas útiles para la aplicación de estadísticos y procesar los datos provenientes de investigaciones realizadas en el campo de las ciencias sociales y de la educación.