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El documento habla sobre la importancia de establecer el nivel de significancia antes de realizar una prueba estadística. Explica que el nivel de significancia representa el riesgo de rechazar una hipótesis nula cuando es verdadera. Comúnmente se usa un nivel de 0.05 pero depende del tipo de estudio. También presenta un ejemplo donde se cometió un error tipo I al rechazar erróneamente una hipótesis nula verdadera.
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Hipotesis p e.
El documento define una hipótesis estadística como una proposición sobre los parámetros de una o más poblaciones. Explica que la hipótesis nula (Ho) es la afirmación inicial que se supone cierta, mientras que la hipótesis alternativa (H1) es la afirmación contradictoria que se investiga. Indica que solo se rechaza la hipótesis nula a favor de la hipótesis alternativa si la evidencia de la muestra sugiere que Ho es falsa.
Toma de desiciones
El documento describe la distribución normal como el modelo continuo más importante en estadística debido a su amplia aplicabilidad y propiedades que permiten técnicas de inferencia. Explica cómo construir un intervalo de confianza para el parámetro μ de una variable aleatoria normal basándose en una muestra, considerando si la desviación típica es conocida o debe estimarse.
Significancia estadística y relevancia clínica
Este documento discute la diferencia entre la significancia estadística y la relevancia clínica. Explica que una asociación puede ser estadísticamente significativa pero no clínicamente relevante. También describe cómo los tamaños de muestra y la magnitud de las diferencias entre grupos afectan la capacidad de detectar significancia estadística. Finalmente, explica los errores tipo I y tipo II y cómo el nivel de significancia afecta el riesgo de cometer estos errores.
Dinamica estadistica toma de desiciones
Un grupo de personas se estrelló en el desierto de Sonora en México. Deben ordenar 15 objetos que tienen según su importancia para sobrevivir. El espejo es el más importante para señalar su ubicación. El abrigo ayuda a prevenir la deshidratación. El agua puede usarse para mantener la lucidez el primer día. La linterna permite señalar de día y de noche.
Clase 10 SPSS
Este documento presenta información sobre pruebas estadísticas como el valor P, el Chi cuadrado y la T de Student. Explica que valores de P menores indican mayor significancia estadística y propone realizar tablas de contingencia y pruebas T usando variables como ocupación y control prenatal para analizar su relación con la muerte materna.
Tema 1.-Prueba de Hipótesis
El documento describe los pasos para realizar una prueba de hipótesis estadística. Estos incluyen expresar la hipótesis nula y alternativa, especificar el nivel de significancia, determinar el tamaño de la muestra, establecer los valores críticos, determinar la prueba estadística, coleccionar datos, calcular el estadístico de prueba, y determinar si se rechaza o no la hipótesis nula. La hipótesis nula indica que no hay diferencia mientras que la alternativa indica
Hipotesis
Este documento presenta los conceptos y pasos fundamentales para realizar pruebas de hipótesis. Define hipótesis nula e hipótesis alternativa, niveles de significancia y errores tipo I y II. Explica cómo determinar valores críticos y regiones de rechazo/aceptación, y cómo tomar decisiones estadísticas. Además, cubre pruebas unilaterales, de muestras grandes/pequeñas y ejemplos prácticos de aplicación.
Estudio de usabilidad y aceptación de uso de la plataforma e-Planea de la Uni...
Este documento presenta los resultados de un estudio de usabilidad y aceptación de uso de la plataforma e-Planea de la Universidad de Colima. Los resultados mostraron que los participantes encontraron la plataforma fácil de usar pero que algunas funciones no estaban bien integradas. Las pruebas TAM y heurísticas arrojaron puntajes promedio positivos sobre la facilidad de uso, utilidad y actitudes hacia el software. Se concluye con recomendaciones para mejorar la plataforma.
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Hipotesis p e.
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Toma de desiciones
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Hipotesis
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Semana 5,6, estadistica ii
El documento presenta información sobre pruebas de hipótesis estadísticas. Explica conceptos como hipótesis nula, hipótesis alternativa, estadístico de prueba, región crítica y errores tipo I y II. También incluye ejemplos de cómo formular las hipótesis y determinar la región crítica para diferentes situaciones. Finalmente, presenta varios casos de aplicación para ilustrar cómo realizar pruebas de hipótesis con datos.
Significancia estadistica – relevancia clinica
Este documento discute la diferencia entre significancia estadística y relevancia clínica. Explica que aunque dos variables pueden estar estadísticamente asociadas, esa asociación no necesariamente implica una relación causal y podría deberse al azar, sesgos o variables de confusión. También destaca la importancia de definir lo que constituye una diferencia clínicamente significativa antes de realizar un estudio para determinar si los resultados son realmente relevantes desde una perspectiva médica.
Inferencia Estadística
Este documento presenta los conceptos básicos de la inferencia estadística, incluyendo el proceso de formular y contrastar hipótesis. Explica que la inferencia estadística permite hacer afirmaciones sobre una población basadas en los resultados de una muestra. Se dividen sus áreas en estimación, para predecir parámetros poblacionales, y prueba de hipótesis, para probar hipótesis sobre parámetros. Finalmente, detalla los pasos para realizar una prueba de hipótesis sobre la media poblacional.
Prueba t de student para datos relacionados
1) La prueba T de Student para muestras relacionadas compara las medias y desviaciones estándar de datos antes y después de una intervención para determinar si las diferencias son estadísticamente significativas. 2) Se usa cuando hay dos mediciones por sujeto, como antes y después de un tratamiento, y requiere que se cumplan supuestos como escala de medición de intervalo y diseño relacionado. 3) Los intervalos de confianza son más útiles que solo considerar la significación estadística porque informan sobre la magnitud probable de la diferencia.
Muestreo de aceptacion
Este documento describe los conceptos fundamentales del muestreo de aceptación, incluyendo la clasificación del muestreo según el método de selección, naturaleza de las características, plan de muestreo, nivel de inspección, severidad de la inspección y proceso de selección de la muestra. Explica términos como AQL, muestreo aleatorio simple y sistemático, e inspección por atributos y variables.
El Proceso De Toma De Desiciones Y AnáLisis.Ppt23456
Este documento describe el proceso de toma de decisiones y análisis. Explica que la toma de decisiones involucra identificar un problema, establecer criterios, desarrollar alternativas, analizarlas y seleccionar una. Luego detalla cada etapa del proceso como identificar problemas, criterios de decisión, desarrollo de alternativas, análisis, selección e implementación. También cubre técnicas como el diagrama de Ishikawa, diagrama de Pareto y brainstorming para facilitar la toma de decisiones.
Pruebas de hipotesis
Este documento describe los conceptos fundamentales de las pruebas de hipótesis. Explica que una prueba de hipótesis involucra formular una hipótesis nula y una hipótesis alternativa sobre un parámetro poblacional. Luego, se toma una muestra y se calcula un estadístico de prueba para decidir si se rechaza o no la hipótesis nula. También discute los errores tipo I y tipo II, y provee ejemplos para ilustrar cómo se aplican las pruebas de hipótesis para tomar decision
Estadistica Vs Significancia Clinica
Este documento contrasta la significancia estadística y la significancia clínica en investigaciones psicológicas. Explica que la significancia estadística se refiere a la probabilidad de que los hallazgos sean producto del azar, mientras que la significancia clínica se refiere a si los hallazgos tienen aplicaciones útiles para problemas reales. También señala que aunque los métodos estadísticos son útiles para medir el tamaño del efecto, una mejor evaluación considera si los resultados tienen implicaciones reales para las personas.
Control Estadistico De Procesos
El documento describe los conceptos básicos del control estadístico de procesos. Explica que se utiliza para medir y controlar la variabilidad en los procesos de producción mediante la recolección y análisis de datos. Detalla los diferentes tipos de gráficos de control que se usan para identificar las causas de variación y asegurar que los procesos permanezcan bajo control.
Hablemos de ESI para estudiantes Cuadernillo
Cuadernillo Hablemos de ESI para estudiantes del nivel secundario
Business Plan -rAIces - Agro Business Tech
Innovación y transparencia se unen en un nuevo modelo de negocio para transformar la economia popular agraria en una agroindustria. Facilitamos el acceso a recursos crediticios, mejoramos la calidad de los productos y cultivamos un futuro agrícola eficiente y sostenible con tecnología inteligente.
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