Chi cuadrada
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La chi cuadrada es una prueba estadística no paramétrica que compara las proporciones de dos o más muestras independientes para determinar si las diferencias se deben al azar o son estadísticamente significativas. Se basa en la distribución de frecuencias de variables cruzadas en tablas y puede comparar distribuciones cuando las variables tienen dos valores o cuando tienen más de dos valores cada una.
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S2 1 Intro Anva
El documento explica los conceptos básicos de un experimento estadístico, incluyendo unidades experimentales, factores, tratamientos, variables de respuesta, y análisis de varianza (ANOVA). El ANOVA es un método para analizar los efectos de variables independientes sobre una variable dependiente normal, y establecer la influencia de tratamientos. Se describen los pasos de identificar la suma de cuadrados total, de tratamientos, y de error, y usar las medias cuadráticas y tablas F para contrastar la hipótesis nula de que no hay diferencias entre
Jesus mago
Este documento define y explica varias medidas de dispersión estadísticas como el rango, la desviación media, la varianza y la desviación típica. Explica que estas medidas nos informan cuánto se alejan los valores de la distribución del centro. Luego procede a definir cada medida y describir sus propiedades y usos. Finalmente, introduce el concepto del coeficiente de variación y cómo este permite comparar la dispersión entre poblaciones con unidades de medida diferentes.
Varianza poblacional
El análisis de varianza es una técnica estadística que se utiliza para determinar si las medias de dos o más poblaciones son iguales mediante el uso de muestras. Compara las diferencias entre las medias muestrales con la variabilidad dentro de cada muestra para decidir si las diferencias entre las medias de las poblaciones son debidas a la casualidad o si realmente son diferentes.
medidas de dispercion
El documento describe diferentes medidas de dispersión o variabilidad que muestran cuán alejados están los valores de datos de su media. Explica que hay medidas de dispersión absoluta como el rango y la desviación estándar, y medidas de dispersión relativa como el coeficiente de variación. También provee fórmulas y ejemplos para calcular estas medidas.
Correlacion con spss
Este documento describe los diferentes métodos para medir la correlación y distancia entre variables cuantitativas usando el software SPSS, incluyendo correlaciones bivariadas, parciales y distancias. Explica cómo usar los procedimientos de correlaciones de SPSS para calcular coeficientes como el de Pearson, Kendall y Spearman, y cómo controlar el efecto de terceras variables. También cubre el cálculo de distancias entre casos y variables.
Experimentos de dos factores
Un experimento de dos factores implica variar dos factores, cada uno de los cuales puede afectar la respuesta. Esto produce I x J combinaciones de tratamientos posibles. Cuando el número de réplicas es el mismo para cada tratamiento, el diseño es balanceado. Para un análisis de varianza de dos sentidos, se busca determinar si los cambios en los niveles de los factores de fila o columna cambian el valor medido y si el modelo aditivo, donde las interacciones son iguales a cero, es aplicable.
Pruebas de bondad de ajuste
Este documento trata sobre pruebas de bondad de ajuste y pruebas no paramétricas. Explica la prueba Ji cuadrada para analizar la bondad de ajuste de un modelo estadístico, así como su uso para pruebas de independencia y tablas de contingencia. También cubre el uso de software estadístico como R y SPSS para realizar estas pruebas.
Medidas de dispersión
Las medidas de dispersión muestran cuán alejados están los valores de una variable de su promedio y cuán homogénea o heterogénea es la distribución. Algunas medidas de dispersión son la desviación estándar, la varianza, el rango y el coeficiente de variación. Estas medidas permiten comparar la variabilidad de diferentes muestras y determinar si los resultados de una muestra se desvían significativamente de los promedios establecidos.
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SERIES BIDIMENSIONALES Y CRONOLÓGICAS
Las series cronológicas, son un caso particular de las distribuciones bidimensionales donde una variable es necesariamente el tiempo que puede ser medido en años, meses, días, etc.
La estadistica y Medidas de dispersion
La estadística es una herramienta científica que estudia el análisis de datos para explicar relaciones y dependencias entre fenómenos. Surge de la teoría de probabilidad en los 1600s y se usa ampliamente en campos como medicina, psicología, educación y gobierno. Las medidas de dispersión cuantifican la variación de los valores de una muestra respecto al valor central y permiten comparar muestras, como evaluar el rendimiento de universidades.
Pruebas estadisticas
Este documento describe diferentes tipos de pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas. Explica la prueba t, ANOVA y pruebas no paramétricas como Wilcoxon y Mann-Whitney. También define el nivel de significancia y describe medidas de distribución como asimetría y curtosis.
Presentación 11 prueba t y varianza
La prueba t y el análisis de varianza (ANOVA) son métodos estadísticos para determinar si las diferencias observadas entre promedios muestrales son estadísticamente significativas. La prueba t evalúa las diferencias entre dos grupos, mientras que el ANOVA evalúa las diferencias entre tres o más grupos. Ambos usan valores críticos de la distribución t o F para determinar si se rechaza o no la hipótesis nula de que no hay diferencias entre los grupos.
AnáLisis De Varianza (Anova)
El análisis de varianza (ANOVA) determina si los efectos observados en diferentes clases son debidos al azar o son realmente diferentes mediante la descomposición de la varianza total en variaciones dentro y entre grupos. ANOVA compara las medias de las poblaciones al estimar la varianza y utilizar la relación entre la varianza dentro y entre grupos para concluir si las medias son iguales o diferentes.
Medidas de Dispersion Estadistica I
Este documento explica varias medidas estadísticas de dispersión como la desviación típica, la varianza y el coeficiente de correlación de Pearson. Define cada medida y proporciona fórmulas e ejemplos para calcularlas. Explica que la desviación típica y la varianza miden qué tan dispersos están los datos respecto a la media, mientras que el coeficiente de correlación mide la relación lineal entre dos variables estadísticas.
Medidas de dispersion
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Supuestos andeva
Este documento describe los supuestos principales del análisis de varianza, incluyendo que los términos de error sean aleatorios, independientes y normalmente distribuidos, que las varianzas de los grupos sean homogéneas, y que los efectos principales sean aditivos. También discute cómo las transformaciones de datos pueden corregir violaciones a estos supuestos, como la transformación logarítmica cuando las desviaciones estándar son proporcionales a los promedios.
Anova1
Este documento describe un experimento que analiza si el rendimiento en una tarea de destreza motora se ve afectado por el tiempo de práctica previa. Se crearon tres grupos con diferentes tiempos de práctica (0, 5 y 10 minutos) y se midió el rendimiento de 30 sujetos en cada grupo. El documento explica cómo el análisis de varianza (ANOVA) permite descomponer la variabilidad total en componentes inter e intragrupo para determinar si existen diferencias significativas entre los grupos.
Presentación N-3
Este documento describe diferentes medidas de dispersión utilizadas en estadística descriptiva. Explica que las medidas de dispersión estudian la separación entre los valores de una variable y se dividen en absolutas y relativas. Describe medidas como el rango, rango intercuartílico, varianza, desviación típica, desviación media y coeficiente de variación; e indica sus fórmulas y usos para cuantificar la dispersión de los datos.
Medidas de dispersión
Medidas de dispersión: Concepto. Características y usos.
Rango. Desviaciones típicas. Varianza y coeficiente de variación. Concepto. Características y utilidad estadística
Pruebas estadísticas en medicina
Este documento presenta un resumen de los principales tipos de pruebas estadísticas utilizadas en investigación. Describe las escalas de medida, variables, distribuciones de probabilidad y estadísticos descriptivos. Explica el procedimiento de contrastes de hipótesis, errores tipo I y II, y niveles de significación. Resume pruebas paramétricas y no paramétricas para comparar medias, proporciones y correlaciones. Finalmente, explica el cálculo de intervalos de confianza.
Distribución de probabilidad
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, binomial, hipergeométrica y de Poisson. Una distribución de probabilidad lista todos los resultados posibles de un experimento aleatorio junto con sus probabilidades asociadas, y la suma total de las probabilidades es 1. Una variable aleatoria puede tomar diferentes valores como resultado de un experimento. Las distribuciones de probabilidad describen cómo se distribuye la probabilidad total entre los posibles valores de una variable aleatoria.
Datos bivariados
Este documento describe los datos bivariados y cómo analizarlos. Explica que los datos bivariados involucran la medición de dos variables por unidad de observación para establecer su relación. Describe formas de graficarlos como diagramas de dispersión y tablas de datos. También explica cómo calcular la covarianza y el coeficiente de correlación de Pearson para determinar la fuerza y dirección de cualquier relación lineal entre las variables. Proporciona un ejemplo numérico para ilustrar estos conceptos.
Seminario viii
Este documento resume los pasos para realizar una prueba t de Student. Explica que la prueba t se usa para determinar si hay una diferencia significativa entre las medias de dos grupos. Detalla los 8 pasos a seguir, que incluyen identificar las variables, comprobar la normalidad, plantear las hipótesis, establecer el nivel de confianza, calcular la prueba t, tomar una decisión estadística, interpretar los resultados y sacar una conclusión clínica.
Datos bivariados
Este documento describe los datos bivariados y métodos para analizar la relación entre dos variables medidas en la misma unidad de observación. Explica que los datos bivariados se pueden representar en tablas y diagramas de dispersión en un plano cartesiano. Además, introduce conceptos como la covarianza y el coeficiente de correlación de Pearson para cuantificar la fuerza y dirección de la relación lineal entre las variables. Finalmente, presenta un ejemplo numérico para calcular estas medidas a partir de una tabla de datos de estatura y peso.
Segunda unidad de estadistica
Este documento describe diferentes pruebas estadísticas como el análisis Ji-cuadrada y el análisis de varianza. Explica la prueba de independencia para determinar si dos variables son independientes utilizando una tabla de contingencia. También cubre la prueba de bondad de ajuste para determinar si los datos se ajustan a una distribución específica y el análisis de varianza para probar hipótesis sobre medias y varianzas de poblaciones.
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Estadística II (II Bimestre)
Universidad Técnica Particular de Loja
Psicología
Estadística II
II Bimestre
Abril-Agosto 2007
Ponente: Ec. Miriam Guajala
Planteamiento de Hipótesis para dos poblaciones (WORD)
Este documento describe el planteamiento de hipótesis estadística para comparar proporciones entre dos poblaciones. Explica la teoría, supuestos, fórmulas y ejemplos de cómo calcular el tamaño de muestra y contrastar la hipótesis nula de que las proporciones son iguales vs. la alternativa de que son diferentes mediante el estadístico Z. También incluye definiciones clave como distribución muestral, hipótesis, homocedasticidad y tablas de contingencia.
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Chi cuadrada
- 1. CLAUDIA GÓMEZ RODRÍGUEZ CHI CUADRADA La chi cuadrada es una prueba no paramétrica de comparación de proporciones para dos y más de dos muestras independientes, deben cumplir las siguientes características: 1. Los datos se ajustan a la distribución de chi cuadrada 2. Nivel nominal de la variable dependiente Su función es comparar dos o más de dos distribuciones de proporciones y determinar que la diferencia no se deba al azar (que la diferencia sea estadísticamente significativa). Parte de la distribución de frecuencias de dos variables cruzadas, representadas en las llamadas tablas cruzadas. Se pueden comparar 3 tipos de distribuciones de frecuencias o proporciones: 1. Cuando las dos variables tienen cada una dos valores. 2. Cuando alguna o las dos variables tiene más de dos valores. Fuente: Juárez, Villatoro & López, 2011