1. ESTADÍSTICA INFERENCIAL Elaborado por: Médico Freddy García Ortega Hospital Sergio E. Bernales [email_address]

2. ESTADÍSTICA INFERENCIAL Permite elaborar conclusiones probabilísticas acerca de una población en base a la información obtenida a partir de una muestra de dicha población. Las conclusiones probabilísticas no son definitivas, es decir al repetir el estudio pueden obtenerse resultados diferentes .

3. ESTADÍSTICA INFERENCIAL Estimación de parámetros: por punto o intervalo Comparación de dos medias Comparación de k medias Comparación de proporciones Prueba de hipótesis

4. ESTIMACION DE PARAMETROS Y DE INTERVALOS DE CONFIANZA ESTIMACION DE PARAMETROS: Se refiere al echo de calcular los parámetros en base a los estadísticos de la muestra ESTIMACION DE INTERVALOS DE CONFIANZA Se refiere al calculo de los valores mínimo y máximo dentro del cual estarán los parámetros calculados con 1- α grados de confianza

5. ESTIMACION DE PARAMETROS

6. INTERVALO DE CONFIANZA PARA MEDIA POBLACIONAL Varianza poblacional conocida Varianza poblacional desconocida Con 1-α % grados de confianza Analize / descriptive statistics / explore

7. INTERVALO DE CONFIANZA PARA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS Varianza poblacional conocida Con 1-α % grados de confianza Analize / compare means / independent o paired sample t test

8. INTERVALO DE CONFIANZA PARA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS Varianza poblacional desconocida pero suponiendo que las varianzas poblacionales son iguales Con 1-α % grados de confianza Analize / compare means / independent o paired sample t test

9. INTERVALO DE CONFIANZA PARA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS Varianza poblacional desconocida pero suponiendo que las varianzas poblacionales son diferentes Con 1-α % grados de confianza Analize / compare means / independent o paired sample t test

10. INTERVALO DE CONFIANZA PARA VARIANZA POBLACIONAL Analize / compare means / independent sample t test

11. INTERVALO DE CONFIANZA PARA PROPORCION POBLACIONAL Minitab: Stat / basic statistics / proportion

12. INTERVALO DE CONFIANZA PARA DIFERENCIA DE PROPORCIONES Minitab: Stat / basic statistics / proportions

13. PRUEBA DE HIPOTESIS PARA MEDIA DE UNA SOLA POBLACION H o : μ 1 = 30 H 1 : μ 1 ≠ 30 Supuesto distribución normal varianza poblacional conocida desconocida Puede darse H o : μ 1  30 ó H o : μ 1  30 One sample t test solo para dos colas

14. COMPARACIÓN DE DOS MEDIAS INDEPENDIENTES H o : μ 1 - μ 2 = 0 H 1 : μ 1 - μ 2 ≠ 0 En la práctica el valor de varianzas poblacionales se desconoce y las varianzas muestrales siempre tienen pequeñas diferencias por ello se saca la varianza mancomunada Independent sample t test

15. COMPARACIÓN DE DOS MEDIAS RELACIONADAS H o : μ 1 - μ 2 = 0 H 1 : μ 1 - μ 2 ≠ 0 En la práctica el valor de varianzas poblacionales se desconoce y las varianzas muestrales siempre tienen pequeñas diferencias por ello se saca la varianza mancomunada Paired sample t test

16. PRUEBA DE HIPOTESIS PARA UNA SOLA PROPORCION H o : p de aciertos igual a proporción de desaciertos H 1 : p de aciertos diferente a proporción de desaciertos Minitab: Stat / basic statistics / proportion

17. PRUEBA DE HIPOTESIS PARA DIFERENCIA DE DOS PROPORCIONES H o : p 1 - p 2 = 0 H 1 : p 1 - p 2 ≠ 0 se saca la proporción mancomunada Minitab: Stat / basic statistics / proportions

18. COMPARACIÓN DE K MEDIAS compare means one way ANOVA H o : μ 1 = μ 2 = μ 3 = μ 4 H 1 : Al menos dos medias son diferentes

19. En realidad estas formulas son procesadas por los paquetes estadísticos y a nosotros solo nos toca: ver si cumplen los supuestos, interpretarlos, y finalmente extraer conclusiones Se esta preparando ejemplos para cada caso