Tarea seminario 8
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El documento describe cómo realizar pruebas estadísticas para determinar la relación entre variables cualitativas y cuantitativas. Explica cómo usar la prueba de Shapiro-Wilk para verificar la normalidad de la distribución de una muestra menor a 50, y la prueba T de Student para variables independientes para determinar si hay una relación entre el sexo y la altura o el peso de un grupo.
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Este documento presenta un análisis estadístico para determinar si existen diferencias entre chicos y chicas en cuanto a su puntuación media en una escala y su altura media. Se realizan pruebas T de Student para muestras independientes después de comprobar la normalidad de los datos. Los resultados muestran que no hay diferencias en la puntuación media en la escala, pero sí las hay en la altura media, siendo los chicos más altos que las chicas.
Semi 10 blog
Este seminario trata sobre la concordancia y correlación entre variables. Explica los conceptos de correlación bivariada, los tipos de coeficientes de correlación como el coeficiente de Pearson y el coeficiente rho de Spearman. También cubre cómo comprobar la normalidad de las variables y elaborar gráficos de dispersión. Como ejemplo, analiza la posible correlación entre las notas de acceso de los estudiantes y su peso usando el coeficiente rho de Spearman.
Seminario x
Este documento proporciona instrucciones para analizar la correlación entre dos variables seleccionadas de un cuestionario. Indica que se debe realizar una prueba de normalidad para determinar qué estadístico de correlación usar (R de Pearson o Rho de Spearman), y explica cómo interpretar los resultados y representarlos gráficamente.
Estadistica y tic seminario 10
El documento explica los conceptos de correlación y normalidad estadística. La correlación mide la relación entre dos variables cuantitativas y puede ser positiva o negativa. Para medir la correlación se utilizan los estadísticos de Pearson o Spearman, dependiendo de si las variables siguen una distribución normal o no, lo que se comprueba con pruebas como Kolmogorov-Smirnov o Shapiro-Wilk. El documento propone analizar la correlación entre horas de estudio y hora de regreso de fiestas usando datos reales.
La correlación22
Este documento explica el concepto de correlación estadística. Define la correlación como una medida numérica de la relación entre dos variables y describe cómo se puede determinar si las variables están positiva, negativa o no correlacionadas. También resume diferentes métodos para medir la correlación como el coeficiente de Pearson y Kendall, así como conceptos clave como variables independientes, dependientes, diagrama de dispersión y coeficiente de determinación.
Regresion estadistica
Este documento presenta una introducción a la regresión lineal simple. Explica brevemente la historia y desarrollo de la regresión lineal, las suposiciones y estimadores del modelo de regresión lineal, y algunas aplicaciones comunes como líneas de tendencia. También resume conceptos clave como la ecuación de regresión, el coeficiente de determinación, y los tipos de correlación lineal.
Seminario 8
Este documento resume los pasos para realizar una prueba T-Student para determinar si hay relación entre una variable cuantitativa (altura) y una variable cualitativa dicotómica (sexo). Primero se comprueba la distribución normal de los datos y luego se aplica la prueba T-Student, la cual muestra que existe relación entre la altura y el sexo tanto para el primer caso analizado como para el segundo.
Coeficiente de correlacion
La correlación mide la relación entre dos variables. Se expresa numéricamente a través del coeficiente de correlación, el cual puede variar de -1 a 1. Un valor cercano a 1 indica una fuerte relación positiva o negativa, mientras que un valor cercano a 0 indica una débil o nula relación. El documento provee detalles sobre cómo calcular el coeficiente de correlación de Pearson para datos agrupados y no agrupados.
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regresión lineal simple
Este documento trata sobre la regresión lineal simple. Explica que la regresión lineal simple estudia la relación entre una variable dependiente (Y) y una variable independiente (X), donde Y es una función de X. También define conceptos clave como variable dependiente, variable independiente, coeficiente de correlación de Pearson y tipos de correlación (directa, inversa y nula). Por último, presenta un ejercicio para calcular el coeficiente de correlación entre el tiempo dedicado al estudio y las calificaciones de alumnos.
Métodos no paramétricos análisis de datos ordenados por rango
1) La prueba del signo se utiliza para determinar si dos muestras relacionadas provienen de la misma población mediante el análisis de las diferencias entre pares. 2) La prueba de suma de rangos de Wilcoxon es un método no paramétrico para comparar dos muestras relacionadas cuando la distribución subyacente no es normal. 3) La prueba de Kruskal-Wallis es el equivalente no paramétrico del ANOVA de una vía y se utiliza para comparar tres o más muestras independientes.
Datos por rango u37
La prueba de signo (1) se basa en el signo algebraico de la diferencia entre dos observaciones relacionadas y no requiere suposiciones sobre la forma de la población, (2) utiliza la distribución binomial para muestras pequeñas y la aproximación normal para muestras grandes, y (3) requiere muestras dependientes o relacionadas.
Análisis de correlación y regresión lineal simple
Este documento describe la relación lineal entre dos variables cuantitativas. Explica que una relación lineal puede ser positiva, lo que significa que las variables aumentan juntas, o negativa, lo que significa que una variable aumenta mientras la otra disminuye. También cubre cómo calcular el coeficiente de correlación para medir la fuerza de la relación y cómo obtener la ecuación de regresión lineal para predecir los valores de una variable en función de la otra.
Relación positiva negativa regresion lineal
Este documento discute la relación positiva o negativa entre variables y la regresión lineal. Explica que la correlación mide la fuerza y dirección de la relación lineal entre variables, y que la regresión lineal permite predecir el valor de una variable en función de la otra. Además, presenta un problema sobre predecir el nivel de audición en función de la edad y hace preguntas sobre la posible relación entre estas variables y sobre predecir y calcular cambios en el nivel de sonido con cambios en la edad.
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
La regresión lineal simple es una técnica estadística que estudia la relación funcional entre una variable dependiente y una variable independiente. Se utiliza para modelar los datos observados con una recta y predecir valores de la variable dependiente en base a la variable independiente. El modelo de regresión lineal simple asume que los errores son aleatorios, independientes y tienen varianza constante.
Regresión y correlacion Lineal
El documento introduce el análisis de regresión y correlación lineal. Explica que este análisis estudia el grado de relación entre variables utilizando modelos matemáticos y diagramas de dispersión para representar cómo una variable depende de otra. Los objetivos son aprender a calcular la correlación entre variables, representar la recta de regresión y realizar inferencias estadísticas sobre la relación entre las variables.
DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN, CORRELACIÓN Y REGRESIÓN. Bioestadística. LolaFFB
El documento habla sobre diagramas de dispersión, correlación y regresión. Explica que los diagramas de dispersión muestran la posible relación entre dos variables cuantitativas, ya sea directa, inversa o ninguna. La covarianza cuantifica la intensidad y dirección de esta relación, mientras que el coeficiente de correlación la mide sin considerar las unidades de medida. La regresión predice los valores de una variable en función de la otra y minimiza los errores residuales para hallar la recta de ajuste.
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.
Coeficientes determinacion y correlacion
El documento explica los coeficientes de determinación y correlación, que miden la intensidad de la relación entre variables. El coeficiente de determinación (R2) mide qué porcentaje de la variabilidad de una variable dependiente es explicada por un modelo estadístico. Valores cercanos a 1 indican que el modelo explica bien los resultados, mientras que valores cercanos a 0 indican que no hay explicación. El documento también discute cómo calcular R2 y su uso para evaluar la bondad de ajuste de un modelo de regresión a los datos.
Coeficiente phi
Este documento describe métodos estadísticos para probar hipótesis sobre la asociación entre variables. Explica cómo calcular e interpretar el coeficiente de correlación phi para variables cualitativas dicotómicas, y el coeficiente de correlación biseral-puntual para una variable cualitativa y otra cuantitativa. Además, detalla los pasos para realizar pruebas de hipótesis sobre estos coeficientes de correlación poblacionales usando estadísticos de prueba con distribuciones normales o t de Student.
5 ejercicios de correlación
Este documento presenta varios conjuntos de datos con sus respectivos coeficientes de correlación, valores de a0 y a1, y fórmulas de regresión lineal. Se analizan las correlaciones entre los datos X e Y y se concluye que algunos muestran una buena correlación debido a que ambos conjuntos de datos aumentan juntos, mientras que otros no muestran una correlación tan fuerte. Finalmente, se vuelve a analizar los datos obteniendo una correlación negativa de -0.95 entre X e Y.
Regresión lineal y múltiple en la investigación educativa
Este documento describe los diferentes tipos de regresión, incluyendo regresión lineal simple, regresión lineal múltiple y regresión lineal múltiple multivariante. Explica los supuestos básicos de la regresión lineal y múltiple, así como métodos para evaluar la bondad de ajuste, colinealidad y selección de variables. El objetivo principal de la regresión múltiple es predecir valores de una variable dependiente en base a variables independientes y cuantificar la relación entre ellas.
Teoria De Correlacion
Este documento describe los conceptos de regresión lineal y mínimos cuadrados. Explica que la regresión estima valores de una variable dependiente (Y) a partir de valores de una variable independiente (X). También describe la correlación como una medida de la relación entre variables, y los tipos de correlación simple y múltiple. Por último, explica que el método de mínimos cuadrados se usa para ajustar la curva de regresión optima a los datos, como una recta para datos lineales.
Heterocedasticidad
Este documento describe la heterocedasticidad en regresión lineal múltiple. Explica que la heterocedasticidad ocurre cuando la varianza de los errores no es constante, y describe varios métodos para detectarla, como el contraste de Breusch-Pagan y gráficos del error. También cubre cómo transformar la variable dependiente para corregir la heterocedasticidad.
Regrecion lineal simple
Este documento presenta conceptos clave sobre análisis de correlación y regresión lineal. Explica cómo calcular e interpretar el coeficiente de correlación, el coeficiente de determinación, la ecuación de regresión, el error estándar de la estimación, e intervalos de confianza y predicción. También describe suposiciones fundamentales de regresión lineal y cómo realizar pruebas de hipótesis sobre correlación. Incluye ejemplos numéricos para ilustrar los conceptos.
Regresión lineal
La regresión lineal estudia la dependencia de una variable de respuesta sobre una o más variables predictoras. Se busca modelar la relación entre las variables mediante una función lineal, de modo que los cambios en las variables independientes sean proporcionales a los cambios en la dependiente. La regresión lineal simple involucra dos variables, mientras que la múltiple utiliza dos o más predictores. El análisis de regresión estima los parámetros de la función lineal que mejor describen la relación entre las variables.
18. Regresión Lineal
Investigación Clínica
Análisis de Datos
Regresión
Regresión Lineal
Análisis de regresión
Investigación Clínica
Investigación Médica
Estadística
Bioestadística
Método Científico
Metodología de la Investigación
Regresión logistica
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Este documento describe cómo crear diferentes tipos de gráficos y tablas para visualizar y analizar datos. Explica que para variables cualitativas se usarán gráficos de barras o circulares, mientras que para variables cuantitativas se usarán histogramas. Luego da ejemplos específicos de variables como la nota de acceso o horas de práctica que se representarán mediante histogramas. También cubre el análisis descriptivo de variables cualitativas y cuantitativas y la creación de tablas de contingencia para relacionar variables como el
Seminario 5
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Seminario 4 de estadística y tics
Este documento proporciona instrucciones para realizar una búsqueda de temas en Scopus, seleccionando un tema y limitando los resultados a los últimos 5 años. Luego ordena los artículos por los más citados y revisa los 10 primeros en el Journal Citation Reports para verificar que provengan de revistas de cuartil 1. Finalmente exporta las referencias seleccionadas a Mendeley y Word.
Estrategía de búsqueda en Cinahl y Scopus.
Este documento proporciona instrucciones para realizar búsquedas en las bases de datos CINAHL y Scopus. Explica cómo acceder a estas bases de datos a través de la biblioteca universitaria, realizar búsquedas por tema, limitar los resultados a los últimos 15 años, marcar archivos para su descarga y posterior importación a Mendeley para citarlos y generar una bibliografía en Word.
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SMEs as Backbone of the Economies, INCAE Business Review 2010Anna Lucia Alfaro Dardón - Ana Lucía Alfaro
Anna Lucia Alfaro Dardón, Harvard MPA/ID.
Opportunities, constraints and challenges for the development of the small and medium enterprise (SME) sector in Central America, with an analytical study of the SME sector in Nicaragua. - focused on the current supply and demand gap for credit and financial services.
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TOGAF implementación de la fase A
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Bienvenido al mundo real de la teoría organizacional. La suerte cambiante de Xerox
muestra la teoría organizacional en acción. Los directivos de Xerox estaban muy involucrados en la teoría organizacional cada día de su vida laboral; pero muchos nunca se
dieron cuenta de ello. Los gerentes de la empresa no entendían muy bien la manera en que
la organización se relacionaba con el entorno o cómo debía funcionar internamente. Los
conceptos de la teoría organizacional han ayudado a que Anne Mulcahy y Úrsula analicen
y diagnostiquen lo que sucede, así como los cambios necesarios para que la empresa siga
siendo competitiva. La teoría organizacional proporciona las herramientas para explicar
el declive de Xerox, entender la transformación realizada por Mulcahy y reconocer algunos pasos que Burns pudo tomar para mantener a Xerox competitiva.
Numerosas organizaciones han enfrentado problemas similares. Los directivos de
American Airlines, por ejemplo, que una vez fue la aerolínea más grande de Estados
Unidos, han estado luchando durante los últimos diez años para encontrar la fórmula
adecuada para mantener a la empresa una vez más orgullosa y competitiva. La compañía
matriz de American, AMR Corporation, acumuló $11.6 mil millones en pérdidas de 2001
a 2011 y no ha tenido un año rentable desde 2007.2
O considere los errores organizacionales dramáticos ilustrados por la crisis de 2008 en el sector de la industria hipotecaria
y de las finanzas en los Estados Unidos. Bear Stearns desapareció y Lehman Brothers se
declaró en quiebra. American International Group (AIG) buscó un rescate del gobierno
estadounidense. Otro icono, Merrill Lynch, fue salvado por formar parte de Bank of
America, que ya le había arrebatado al prestamista hipotecario Countrywide Financial
Corporation.3
La crisis de 2008 en el sector financiero de Estados Unidos representó un
cambio y una incertidumbre en una escala sin precedentes, y hasta cierto grado, afectó a
los gerentes en todo tipo de organizaciones e industrias del mundo en los años venideros.
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- 2. Explorar Una vez hemos hecho lo de el pantallazo, en gráficos marcamos la casilla de “gráficos de normalidad con pruebas”, en este caso como la muestra es menor a 50 nos fijamos en Shapiro-Wilk, y como da mas de 0.05 se acepta la hipótesis nula y pasamos a calcular la prueba de T para variables independientes.
- 4. Distribución normal Una vez hemos hecho lo de el pantallazo, en gráficos marcamos la casilla de “gráficos de normalidad con pruebas”, en este caso como la muestra es menor a 50 nos fijamos en Shapiro-Wilk, y como da mas de 0.05 se acepta que la gráfica sigue una distribución normaly pasamos a calcular la prueba de T para variables independientes.
- 5. Prueba de T de Student, para variables independientes Arriba añadir la cuantitativa y abajo la cualitativa
- 6. Prueba de la T de student Nos fijamos en la primera fila, y quinta columna. Y por tanto vemos que con la prueba de la T de student nos dice que no son independientes
- 7. SEXO Y PESO
- 8. Distribución normal En esta relación también se establece una distribución normal, ya que también la significación es mayor de 0.05 Aquí nos fijamos en Shapiro-Wilk, y como la significación es mayor de 0.05, la distribución es normal
- 9. T de student En la prueba vemos que sale menos de 0.05 por lo tanto se rechaza, y no pasa el test de la T de student
- 10. FIN Francisco Manuel Cabra Cabrera