Seminario 9 estadística
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Este documento presenta un resumen de un seminario sobre estadística. Propone analizar la relación entre el sexo y la elección de enfermería como primera opción utilizando la prueba de Chi-cuadrado. Formula hipótesis nula de que ambas variables están relacionadas y hipótesis alternativa de que no lo están. Los resultados muestran que el nivel de significación es mayor a 0.05, por lo que se acepta la hipótesis nula de que el sexo y la elección de carrera están relacionados.
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Este documento describe una tarea que involucra analizar artículos científicos enfermeros que plantean pruebas de contraste de hipótesis. La tarea consiste en cuatro partes: 1) encontrar y leer un artículo específico, 2) identificar las variables sometidas a pruebas t de Student y los contrastes realizados, 3) formular hipótesis nulas y alternativas sobre los niveles de ansiedad antes y después de una intervención, y 4) interpretar los resultados de las pruebas t de Student en función de las hipótesis
Asign 2
El documento describe las etapas del método estadístico, que incluyen la recolección de datos, el conteo, la presentación, la descripción y el análisis. Explica que hay cuatro niveles de medición y que los estudios estadísticos pueden ser experimentales u observacionales para investigar la causalidad mediante el análisis del efecto de las variables independientes en las dependientes.
Metodos estadisticos
El documento define conceptos estadísticos como variable, población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, sumatoria razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa y depende o independiente. Define población y muestra, y da ejemplos de muestreo. También define parámetros estadísticos y usa la media como ejemplo. Explica las escalas de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón a través de ejemplos. Finalmente
Estadística y diseños experimentales aplicados a la educación superior
Estadística y diseños experimentales aplicados a la educación superiorEscuela Militar de Ingeniería (EMI)
Uso de regresión y correlación lineal simple como también de los principales diseños experimentales aplicados a la educación superiorT de student para dos muestras independientes
Este documento describe la prueba t de Student para muestras independientes. Explica que se usa para comparar las medias de dos grupos independientes en una variable dependiente. Proporciona un ejemplo de comparar el peso promedio de personas sometidas a dos dietas diferentes. Detalla cómo calcular el estadístico t y determinar si la diferencia entre las medias es estadísticamente significativa usando valores críticos y el nivel de significación.
Seminario 8
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.
Ejercicios T de Student
Este documento resume los pasos para aplicar la prueba t de Student a dos conjuntos de datos. Explica que la prueba requiere que al menos una variable sea cuantitativa y siga una distribución normal, y que se debe comprobar la igualdad de varianzas. Luego, presenta dos ejemplos de aplicación de la prueba t de Student para comprobar si existe una relación entre variables como el sexo y la altura, o el sexo y el número de cigarrillos fumados al día. En ambos casos, la prueba encontró una diferencia estadístic
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.
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Prueba t student
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estadisticas-no-parametricas
El documento describe los métodos estadísticos no paramétricos. Estos métodos no requieren suposiciones sobre la distribución de probabilidad de los datos. Se utilizan cuando las muestras son pequeñas o cuando no se conoce la distribución subyacente. Entre las pruebas no paramétricas descritas están la prueba de la mediana, que compara las medianas de dos muestras independientes, y las pruebas de rangos de Wilcoxon, que comparan distribuciones de datos.
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.
Proceso De VerificacióN
El documento describe los pasos para verificar una hipótesis mediante un procedimiento lógico. Los pasos incluyen formular las hipótesis nula y alternativa, seleccionar una prueba estadística, establecer un nivel de significación, recolectar datos de una muestra representativa, estimar la desviación estándar de la media muestral, convertir la media muestral en un valor z o t, tomar una decisión estadística basada en un valor crítico, y llegar a una conclusión sobre si aceptar o rechazar la hip
Pruebas Paramétricas
Este documento describe diferentes pruebas paramétricas para contrastar hipótesis, incluyendo pruebas de la diferencia entre dos medias, análisis de varianza simple y prueba F. Explica los supuestos, estadísticos de contraste y procedimientos para cada prueba, ilustrando con ejemplos cómo aplicarlas para determinar si las diferencias entre grupos de datos se deben al azar o refuerzan una hipótesis planteada.
Pruebas parametricas y no parametricas
Este documento describe diferentes tipos de pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas. Explica que las pruebas paramétricas implican estimaciones de parámetros poblacionales basadas en muestras y tienen ventajas como mayor poder y eficiencia, pero también desventajas como ser más sensibles a los rasgos de los datos y tener limitaciones en los tipos de datos. Luego describe algunas pruebas paramétricas como la prueba t de Student y el análisis de varianza, así como también pruebas no paramétricas como
Análisis investigativo
Este documento presenta una introducción a los conceptos básicos de variables, escalas de medición, estadísticas descriptivas como la moda, media y mediana, pruebas de hipótesis paramétricas como la prueba t y análisis de varianza, y pruebas no paramétricas como la prueba de Mann-Whitney y Wilcoxon. También explica cómo determinar si los datos siguen una distribución normal y el significado de los valores de significancia estadística.
Estadistica
Este documento resume conceptos clave de estadística aplicada como hipótesis estadísticas, muestreo, estimación de parámetros poblacionales, y pruebas de hipótesis. Explica que las hipótesis estadísticas pueden ser nulas o alternativas y que se usan pruebas de hipótesis para decidir si rechazar o no una hipótesis nula dada la evidencia de una muestra. También describe diferentes métodos de muestreo como sistemático y estratificado, y cómo estimar parámetros p
Escala de medicion estadistica 1
El documento explica los diferentes tipos de escalas de medición utilizadas en investigaciones científicas. Describe la escala nominal que clasifica objetos sin orden ni distancia entre ellos, la escala ordinal que ordena objetos, la escala de intervalos que mide distancias entre valores de manera constante, y la escala de proporción/razón que permite cálculos como razones entre valores. Explica que la elección adecuada de escala de medición depende de la teoría que guía la investigación para establecer relaciones válidas entre conceptos.
Pruebas no paramétricas
Una presentación en ppt que nos ayuda a decir en la selección de pruebas para evaluar signicfiancia estadística de datos a ser analizados
Prueba estadística paramétrica
El documento describe los conceptos básicos de las pruebas estadísticas paramétricas. Explica que estas pruebas asumen que los datos siguen una distribución normal y que se pueden estimar parámetros como la media y la varianza. También detalla los supuestos que deben cumplirse para aplicar pruebas paramétricas y ejemplos de estas pruebas como contrastar si la media de dos grupos es igual.
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T tests & SPSS
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Experimentos con un solo factor
El documento describe varios diseños y análisis estadísticos para experimentos con un solo factor, incluyendo: 1) el diseño completamente al azar de ANOVA, 2) notación de puntos, 3) ANOVA para diseño completamente al azar, 4) cálculos manuales y diagramas de cajas, 5) comparaciones múltiples, 6) comparación con un control, 7) contrastes, 8) verificación de supuestos como normalidad y varianza constante, 9) diseños en bloques completos al azar y 10) diseños en cuadros latinos y grecolatin
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Existe una relación directa entre la orientación vocacional y la gestión del conocimiento en estudiantes de doctorado de la Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Ica en 2016. El documento define las variables de orientación vocacional (actitudes, aptitudes e intereses) y gestión del conocimiento (creación, almacenamiento y aplicación del conocimiento). Plantea hipótesis sobre las relaciones entre dimensiones de las variables y objetivos para determinar dichas relaciones a través de instrumentos de recolección de datos.
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CONTRASTES - COMPARACIONES DE MEDIAS
Este documento describe diferentes métodos para analizar datos de experimentos, incluyendo gráficas de residuales, comparaciones de medias, contrastes ortogonales y métodos como Scheffé y Tukey para comparar tratamientos. Explica cómo usar modelos de regresión, transformaciones de datos para estabilizar varianzas, y pruebas como Bartlett y Levene para evaluar supuestos de igualdad de varianzas.
Conceptos básicos de estadística
El documento presenta conceptos básicos de estadística, incluyendo series temporales, censos, teoría combinatoria, desviación estándar, diseño experimental, distribuciones binomial y normal, encuestas, errores estadísticos, estadística inferencial, parámetros, grados de libertad, histogramas, medidas de tendencia central y dispersión, muestreo, variables estadísticas y aleatorias, análisis de regresión, rango, distribución de frecuencias y varianza. Define cada uno de estos términos est
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O documento descreve a estação do inverno, caracterizada por chuva, vento e céu cinzento. Fala sobre as plantas e animais que hibernam ou murcham à espera da primavera, e das crianças que brincam escondidas do frio, esperando neve. Também menciona o Natal e as festividades de fim de ano nesta estação.
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Este documento resume un artículo académico sobre el consumo de cannabis entre estudiantes de secundaria en Barcelona. Comenta cada sección del artículo, incluyendo el título, autores, resumen, introducción, metodología, resultados, discusión y bibliografía. Además, ofrece una valoración personal sobre la relevancia del tema para su futuro trabajo como enfermero.
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Este documento describe tres ejercicios para construir y configurar matrices de datos en SPSS. El primer ejercicio explica cómo introducir variables en SPSS atendiendo a sus nombres, tipos, etiquetas, valores y formato. El segundo ejercicio describe cómo configurar las variables y luego introducir los primeros 10 datos. El tercer ejercicio exporta la base de datos a Excel, elimina algunas variables y reestructura las variables restantes.
Seminario 10
Este documento presenta los resultados de tres ejercicios que calculan el coeficiente de correlación de Pearson entre diferentes variables. El primer ejercicio encontró una correlación moderada entre el peso y las horas dedicadas al deporte. El segundo ejercicio encontró una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos fumados y la nota de acceso. Y el tercer ejercicio encontró una buena correlación positiva entre el peso y la altura.
Seminario 8
Este documento presenta un ejercicio estadístico sobre la glucemia basal de pacientes diabéticos. Calcula la proporción de pacientes con glucemia inferior a 120 mg/100ml (95.99%), entre 106-110 mg/100ml (19.15%), y superior a 120 mg/100ml (40.66%). También determina que el primer cuartil de la distribución es 100.64 mg/100ml.
Seminario 6 estadística y ti cs
El documento resume un artículo académico sobre el consumo de cannabis entre estudiantes de secundaria en Barcelona. Comenta cada sección del artículo, incluyendo el título, autores, resumen, introducción, metodología, resultados, discusión y bibliografía. Analiza los aspectos positivos como la claridad del resumen y la presentación ordenada de los resultados con tablas. También señala áreas de mejora como un título más corto y atractivo.
Seminario 6 estadística y ti cs
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Seminario 6 estadística y ti cs
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Seminario 4
El documento describe tres ejercicios que involucran la codificación y reestructuración de variables de datos, incluida la vista y exportación de datos a Excel.
Seminario 4
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Seminario 9 estadística
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