Seminario 7
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Este documento proporciona instrucciones en 5 pasos para realizar una prueba de chi cuadrado en SPSS. Explica cómo seleccionar variables, calcular estadísticos chi cuadrado, e interpretar los resultados para determinar si se acepta la hipótesis nula de independencia o la hipótesis alternativa de dependencia entre variables.
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Este documento proporciona instrucciones sobre cómo realizar una prueba de chi cuadrado en SPSS y cómo interpretar los resultados. Explica los pasos para seleccionar las variables, ejecutar la prueba estadística y analizar la significación asintótica para determinar si se acepta la hipótesis nula de que las variables no están relacionadas o la hipótesis alternativa de que sí lo están. Luego aplica este proceso a tres conjuntos de datos y determina si existe una relación significativa entre el sexo y la comunicación familiar, el consumo
Estadistica
El resumen analiza la correlación entre las variables de notas de acceso al grado de enfermería y frecuencia de estudio en un cuestionario. Se determina que estas variables no siguen una distribución normal a través de las pruebas de Kolmogorov y Shapiro. Por lo tanto, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman, el cual muestra que no existe una correlación significativa entre las dos variables.
Seminario 7
Este documento presenta los pasos para realizar cuatro tablas de una sola variable y seis tablas cruzadas de dos variables utilizando pruebas de chi cuadrado en SPSS. Se calcula el chi cuadrado para cada tabla y se elige la hipótesis correcta (nula u alternativa) dependiendo de si el valor es mayor o menor que 0.05. En todos los casos presentados, el valor de chi cuadrado es mayor que 0.05, por lo que se acepta la hipótesis nula de que las variables son independientes.
Nora
Este documento presenta el análisis de correlación entre dos variables cuantitativas, el año de nacimiento y la nota de acceso, de un cuestionario. Se realizan las pruebas de normalidad de ambas variables y se determina que no siguen una distribución normal, por lo que se utiliza el estadístico de Spearman. Los resultados muestran que no existe correlación entre las dos variables.
Seminari10
Este documento describe los pasos para analizar la concordancia y correlación entre dos variables continuas cuantitativas, la edad y la nota de examen de una muestra de 31 personas. Se realizan pruebas de normalidad de Shapiro-Wilks que muestran que la distribución de notas no es normal pero la de edades sí lo es. Finalmente, se calculan los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman entre las variables.
Seminario 8 estadistica y tics (1)
La prueba de chi cuadrado se utiliza para contrastar si las diferencias observadas entre dos grupos son debidas al azar. Se presentan los pasos para aplicar la prueba de chi cuadrado de homogeneidad en un ejemplo donde se comparan las complicaciones quirúrgicas en dos servicios hospitalarios. El estadístico chi cuadrado calculado es menor que el valor crítico de la tabla, por lo que se acepta la hipótesis nula de que no hay diferencias significativas entre los servicios.
Seminario 10
Este documento describe los pasos para realizar un análisis de correlación entre dos variables cuantitativas extraídas de un cuestionario. Se seleccionan las variables peso y altura, y se comprueba la normalidad de distribución mediante pruebas estadísticas para determinar el estadístico de correlación apropiado. Los resultados muestran una correlación positiva y significativa entre ambas variables que es representada gráficamente.
Matematicas ecuaciones
Este documento describe un sistema de ecuaciones lineales y cuatro métodos para resolverlos: el método gráfico, sustitución, reducción y eliminación. Explica que un sistema de ecuaciones lineales consiste en un conjunto de ecuaciones de primer grado que deben satisfacerse simultáneamente y que los métodos permiten encontrar una solución única, ninguna solución o infinitas soluciones al sistema.
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ecuaciones
Una ecuación es una igualdad algebraica que relaciona números y letras mediante operaciones matemáticas y que se verifica para ciertos valores de la variable. Una ecuación contiene un primer miembro a la izquierda del signo de igualdad y un segundo miembro a la derecha. El grado de una ecuación depende del exponente más alto de la variable incógnita.
Glosario
Este documento presenta definiciones breves de varios términos matemáticos comunes como absoluto, aleatorio, axial, constante, criterio, dispersión, igualdad, probabilidad, progresión, propiedad, rango, razón, serie numérica, simetría, sucesión y trigonometría. Explica conceptos como el valor absoluto de un número, la distribución de valores estadísticos, la relación entre números, y la suma de términos en una serie numérica.
MODELOS DE OPTIMIZACIÓN DE RECURSOS.
La interpretación geométrica de las soluciones se refiere a la representación gráfica de sistemas de ecuaciones lineales en el plano cartesiano. Existen diferentes tipos de sistemas que pueden tener una, infinitas o ninguna solución dependiendo de si las rectas son coincidentes, secantes o paralelas. La interpretación geométrica permite visualizar y analizar las soluciones de los sistemas mediante la graficación de las rectas correspondientes.
Chicuadrado
Este documento describe cómo realizar dos contrastes de hipótesis utilizando tablas de contingencia en SPSS. Se analizan dos hipótesis: la relación entre el sexo y la unidad docente elegida, y la relación entre el sexo y el temor a contraer una enfermedad durante las prácticas. En ambos casos, los resultados muestran que el sexo no influye en la variable dependiente, por lo que se acepta la hipótesis nula de que no hay relación y se rechaza la hipótesis alternativa.
Seminario 7 estadistica
El documento describe los pasos para realizar una prueba de chi cuadrado en SPSS. Explica cómo seleccionar las variables nominales para las filas y columnas de una tabla cruzada, calcular la prueba de chi cuadrado y la prueba exacta, e interpretar los resultados. Indica que si el valor asintótico es menor que 0.05, existe una relación entre las variables, mientras que un valor mayor que 0.05 significa que no hay relación.
Tarea 9
Este documento resume los pasos realizados en R para analizar la relación entre las variables "medicalización" y "malesares activos". Inicialmente, se realizó un diagrama de dispersión que mostró una asociación lineal positiva entre las variables. Luego, se crearon histogramas, diagramas de cajas y gráficas de cuartiles para cada variable, lo que indicó cierta simetría. Finalmente, los test de normalidad mostraron que las variables no son normales, por lo que se utilizó el coeficiente de correlación de Spearman, el cual fue signific
Listo Presentacion Yolimar Luis Sanchez 5 B
Este documento resume conceptos básicos sobre matrices. Define una matriz como una tabla de números o cantidades abstractas que pueden sumarse y multiplicarse. Explica que las matrices inversas solo existen para matrices cuadradas regulares, y que la matriz inversa es única si existe. También define conceptos como matriz identidad, traspuesta, fila, columna, opuesta, nula, simétrica, cuadrada, diagonal principal y secundaria.
Tarea de sistema de ecuaciones lineales
Este documento presenta el desarrollo de la resolución de un sistema de ecuaciones lineales de 3 variables. Primero, se expresa el sistema como una matriz. Luego, se aplican transformaciones elementales a la matriz para escalonarla y dejarla en forma escalonada reducida. Finalmente, al tener 3 variables libres, se concluye que el sistema tiene infinitas soluciones y se presenta el vector solución.
Regresion
Este documento describe el modelo de regresión lineal, que relaciona una variable dependiente con una o más variables independientes a través de una ecuación lineal. Explica que la regresión lineal estima los parámetros de la ecuación que mejor se ajustan a los datos observados, y que requiere cumplir ciertos supuestos como la linealidad de la relación y la independencia de los errores. También resume los diferentes tipos de regresión lineal como la simple, con una sola variable independiente, y la múltiple, con múltiples variables.
Tarea Seminario 5
Este documento proporciona instrucciones paso a paso para realizar tablas de contingencia y diferentes tipos de gráficos en SPSS. Explica cómo crear tablas de contingencia cruzando variables nominales y ordinales y analizar si hay diferencias significativas utilizando el estadístico chi-cuadrado. También muestra cómo generar gráficos de barras, sectores, histogramas y diagramas de cajas para visualizar y resumir los datos.
Tablas de verdad
Este documento explica las tablas de verdad, que muestran los valores de verdad de las operaciones lógicas básicas como la negación, conjunción, disyunción, condicional y disyunción exclusiva. Además, muestra cómo utilizar las tablas de verdad para determinar si dos fórmulas lógicas son equivalentes evaluando sus valores de verdad en todas las posibles combinaciones de valores de las variables.
Tablas de verdad
El documento explica las tablas de verdad que definen las reglas semánticas de los operadores lógicos como la negación, conjunción, disyunción, condicional y disyunción exclusiva. Además, muestra un ejemplo de cómo usar las tablas de verdad para determinar si dos fórmulas lógicas son equivalentes llenando la tabla con todos los valores posibles de las variables y comparando los resultados.
Demostración de todos los criterios de semejanza
Este documento presenta los criterios de semejanza para triángulos. Explica que dos triángulos son semejantes si tienen la misma forma pero proporciones diferentes entre sus lados. Describe los criterios LLL, LAL, ALA como válidos para determinar la semejanza y reconocer que producen triángulos semejantes. Los criterios LLA, LAA, ALL, AAL, AAA sólo funcionan con herramientas y no son prácticos para la construcción manual.
Seminario 7 spss
Este documento resume dos pruebas de contraste de hipótesis utilizando la prueba de Chi cuadrado. La primera prueba examina la relación entre el sexo y la dedicación profesional y no encuentra una diferencia significativa. La segunda prueba examina la relación entre la unidad docente y la elección de enfermería como primera opción y tampoco encuentra una diferencia significativa.
Analisis numerico error
Este documento describe dos tipos de errores en mediciones: el error absoluto, que es la diferencia entre el valor medido y el valor exacto, y el error relativo, que es el cociente entre el error absoluto y el valor exacto. También explica que para reducir el error accidental, una medida debe repetirse tres o cuatro veces y tomarse la media aritmética como el valor real. El error absoluto de cada medida será la diferencia entre esa medida y la media, y el error relativo será el error absoluto dividido por la media.
Criterios de congruencia
El documento describe los criterios de congruencia para figuras geométricas. Explica que dos figuras son congruentes si tienen la misma forma y tamaño a pesar de diferencias en posición u orientación. Luego detalla seis criterios para triángulos congruentes (LLL, LAL, ALA, LLA, AAA, ALL) y explica que solo los primeros tres cumplen con ser absolutos y funcionales para la construcción de triángulos congruentes.
Tablas de Verdad
Este documento explica las tablas de verdad y cómo se pueden usar para determinar la equivalencia lógica de fórmulas. Define los operadores lógicos de negación, conjunción, disyunción, condicional y disyunción exclusiva y muestra sus tablas de verdad respectivas. Luego, como ejemplo, usa tablas de verdad para demostrar que las fórmulas "not (p and q)" y "(not p) or (not q)" son equivalentes.
Tipos de matrices 2
La matriz puede ser cuadrada cuando el número de filas es igual al de columnas, o puede ser fila o columna cuando tiene una sola fila o columna respectivamente. Las matrices también pueden ser diagonales, nulas, escalares, unidades, triangulares, simétricas, antisimétricas o hermíticas dependiendo de la estructura y valores de sus elementos.
Espacio vectorial
Este documento define conceptos básicos de álgebra lineal como vectores, espacios vectoriales, operaciones entre vectores, y tipos de vectores como libres, fijos, equipolentes, opuestos y ortonormales. Explica que los vectores deben cumplir axiomas que generalizan las propiedades de tuplas numéricas y vectores en el espacio euclídeo. También cubre conceptos como la suma, resta y dependencia lineal de vectores.
Seminario 7
Este documento presenta un resumen de un seminario sobre pruebas de contraste de hipótesis utilizando la prueba de chi cuadrado de Pearson y la prueba t de Student. Se analizan dos hipótesis: la primera sobre la influencia del sexo en la elección de enfermería como primera opción, y la segunda sobre la influencia del trabajo en la frecuencia de estudio, la cual tiene un grado de libertad mayor que uno. Los resultados muestran que ambas hipótesis nulas son aceptadas dado que la significación asintótica es mayor que 0.05 en
Andrea (1) peeee
Este documento resume los pasos para realizar una prueba de chi cuadrado en dos variables, incluyendo definir las hipótesis nula y alternativa, calcular la prueba de chi cuadrado y determinar si se rechaza o no la hipótesis nula basado en el valor p. Aplica este proceso a tres conjuntos de datos, rechazando la hipótesis nula solo para la relación entre sexo y comunicación familiar.
Analisis de dos variables
Este documento resume los pasos para analizar diferentes tipos de variables cualitativas y cuantitativas. Explica cómo realizar tablas de contingencia y calcular el grado de libertad para variables cualitativas dicotómicas. Luego, analiza variables cualitativas politómicas y cuantitativas evaluando la normalidad y homocedasticidad para seleccionar las pruebas estadísticas apropiadas. Finalmente, examina dos variables cuantitativas evaluando la linealidad y fuerza de correlación.
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Regresion estadistica
1. Tipos de regresiones: Simple o lineal y múltiple
Regresión Lineal simple
La regresión lineal simple examina la relación lineal entre dos variables continuas: una respuesta (Y) y un predictor (X). Cuando las dos variables están relacionadas, es posible predecir un valor de respuesta a partir de un valor predictor con una exactitud mayor que la asociada únicamente a las probabilidades. (Limeres, 2012)
La regresión proporciona la línea que "mejor" se ajusta a los datos. Esta línea se puede utilizar después para:
Examinar cómo cambia la variable de respuesta a medida que cambia la variable predictora.
Predecir el valor de una variable de respuesta (Y) para cualquier variable predictora (X).
El modelo de regresión lineal simple supone que,
Donde:
• yi representa el valor de la variable respuesta para la observación i-´esima.
• xi representa el valor de la variable explicativa para la observación i-´esima.
• ui representa el error para la observación i-´esima que se asume normal,
Donde
β0 y β1 son los coeficientes de regresión:
• β0: intercepto
• β1: pendiente
Los parámetros que hay que estimar son: β0, β1 y σ.
REGRESION LINEAL MULTIPLE
La regresión lineal múltiple permite generar un modelo lineal en el que el valor de la variable dependiente o respuesta (Y) se determina a partir de un conjunto de variables independientes llamadas predictores (X1, X2, X3…). Es una extensión de la regresión lineal simple, por lo que es fundamental comprender esta última. Los modelos de regresión múltiple pueden emplearse para predecir el valor de la variable dependiente o para evaluar la influencia que tienen los predictores sobre ella (esto último se debe que analizar con cautela para no malinterpretar causa-efecto).
Los modelos lineales múltiples siguen la siguiente ecuación:
β0: es la ordenada en el origen, el valor de la variable dependiente Y cuando todos los predictores son cero.
βi: es el efecto promedio que tiene el incremento en una unidad de la variable predictora Xi sobre la variable dependiente Y, manteniéndose constantes el resto de variables. Se conocen como coeficientes parciales de regresión.
ei: es el residuo o error, la diferencia entre el valor observado y el estimado por el modelo.
Es importante tener en cuenta que la magnitud de cada coeficiente parcial de regresión depende de las unidades en las que se mida la variable predictora a la que corresponde, por lo que su magnitud no está asociada con la importancia de cada predictor. Para poder determinar qué impacto tienen en el modelo cada una de las variables, se emplean los coeficientes parciales estandarizados, que se obtienen al estandarizar (sustraer la media y dividir entre la desviación estándar) las variables predictoras previo ajuste del modelo. (Rodrigo, 2016)
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Este documento explica cómo utilizar la prueba T-Student para una muestra, dos muestras independientes y dos muestras dependientes. Detalla los pasos para realizar cada tipo de prueba T-Student en SPSS e incluye información sobre el contraste de hipótesis, la normalidad de las variables cuantitativas y el establecimiento del nivel de confianza.
Seminario 6
Este documento presenta las tareas para un seminario sobre tablas de contingencia y gráficos en SPSS. Se requiere generar tablas de frecuencia y gráficos para 4 variables, un análisis descriptivo, y 3 tablas de contingencia cruzada. Se proporcionan instrucciones detalladas sobre cómo crear cada tabla y gráfico requerido en SPSS.
Seminario 9
Este documento describe los pasos para comprobar si existe correlación entre dos variables cuantitativas utilizando los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman en SPSS. Explica que Pearson se debe usar cuando las variables siguen una distribución normal y Spearman cuando no, y analiza tres casos utilizando diferentes pares de variables para demostrar cuándo es adecuado usar cada coeficiente.
Programa spss
El documento presenta los pasos para trabajar con el programa SPSS. Estos incluyen 1) acceder a los datos y definir las variables, 2) asignar etiquetas de valores a variables cualitativas, 3) introducir los datos, 4) recodificar variables cuantitativas en nuevas variables, 5) asignar etiquetas a los valores recodificados, 6) calcular nuevas variables como el IMC, y 7) corregir errores.
Seminario 4
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SEMINARIO 3: BÚSQUEDA EN SCOPUS Y CINAHL
Este documento describe la estrategia de búsqueda en las bases de datos Scopus y CINAHL para encontrar artículos sobre cómo la intervención de enfermería influye en la calidad de vida de personas con esclerosis lateral o múltiple. La búsqueda se limita a artículos de los últimos 15 años publicados en revistas revisadas por pares. Se identifican los términos clave en inglés y se plantea la estrategia de búsqueda. Luego se lleva a cabo la búsqueda en ambas bases, se seleccionan artí
Búsqueda en la base de datos PUBMED
El documento proporciona instrucciones sobre cómo realizar una búsqueda en la base de datos PubMed sobre la prevención de la obesidad y el sobrepeso en niños y adolescentes. Explica cómo analizar el tema, identificar los conceptos clave, traducir los términos al lenguaje de indexación Médica Subject Headings (MeSH) y construir una estrategia de búsqueda utilizando operadores booleanos y filtros para limitar los resultados.
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Seminario 7
- 2. PASO 1 Abrimos el SPSS y le damos a analizar y luego a tablas cruzadas.
- 3. PASO 2 1) Añadimos las variables elegidas a filas y columnas 2) Entramos en estadísticos y elegimos chi cuadrado.
- 4. PASO 2.1 1) Le damos a pruebas exactas y elegimos sólo asintótica 2) Ahora elegimos en mostrar en las casillas: observado, esperado, fila y columna.
- 5. HIPÓTESIS NULA Y ALTERNATIVA Hipótesis nula: Una variable no depende de la otra, es decir, no tienen relación entre sí. Hipótesis alternativa: Las dos variables dependen una de la otra, es decir, tienen relación entre sí. Si la significación asintótica es menor de 0,05 rechazamos la hipótesis nula y aceptamos la alternativa.
- 6. PASO 3 Vemos que la significación asintótica es menor que 0,05 por lo tanto aceptamos la hipótesis alternativa.
- 7. PASO 4: RELACIÓN SEXO-CONSUMO DE TABACO La significación asintótica es mayor de 0,05, por lo tanto aceptamos la hipótesis nula, es decir, las variables no tienen relación entre sí.
- 8. PASO 5: RELACIÓN SEXO-CONSUMO DE VINO Aquí podemos ver como la significación asintótica es de nuevo mayor que 0,05, por lo tanto, aceptamos la hipótesis nula.