Valor P
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El documento explica los conceptos de valor P (p-value) y nivel de significación en pruebas estadísticas. El valor P es la probabilidad de obtener un resultado tan extremo o más extremo que el observado si la hipótesis nula es cierta. Se rechaza la hipótesis nula si el valor P es menor o igual que el nivel de significación establecido, generalmente 0.05 o 0.01. El cálculo del valor P depende del tipo de prueba estadística realizada, como pruebas de una o dos colas.
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2. Fue descrita por primera vez en 1908 por William Sealy Gosset bajo el seudónimo de "Student" debido a restricciones de su empleador Guinness.
3. Se utiliza para hacer estimaciones de parámetros de las poblaciones a partir de los valores de los estadísticos correspondientes en las muestras, cuando se desconoce el valor de la varianza o la des
Prueba Chi-Cuadrado
La prueba chi-cuadrado determina si dos variables están relacionadas. Se formula una hipótesis nula de independencia y una alternativa de dependencia. Se calculan frecuencias esperadas y el estadístico chi-cuadrado, y se compara con un valor crítico para aceptar o rechazar la hipótesis nula de independencia.
DISTRIBUCION MUESTRAL
Este documento describe la distribución normal y sus propiedades, incluyendo que tiene forma de campana, es simétrica, y todas sus medidas de tendencia central son idénticas. También explica cómo transformar datos a una distribución normal estandarizada, calcular probabilidades utilizando z-scores y puntajes t, y estimar intervalos de confianza para la media poblacional.
Intervalos de confianza-1
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Distribucion T de Student
El documento describe la distribución t de Student, desarrollada por William Gosset en 1908 para analizar muestras pequeñas. Explica que la distribución t es similar a la normal pero depende del tamaño de la muestra (grados de libertad) y que se usa cuando el tamaño de muestra es pequeño o se desconoce la desviación estándar poblacional. También presenta ejemplos sobre cómo calcular valores t e interpretar probabilidades asociadas a la distribución t.
Muestra y muestreo. EPIDAT
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Intervalos de confianza 2018
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Presentacion estadistica descriptiva
El documento trata sobre estadística, incluyendo la estadística descriptiva y medidas de tendencia central, dispersión y forma. Define estadística como el conjunto de procedimientos para recolectar y analizar datos para tomar decisiones bajo incertidumbre. Describe medidas como la media, mediana y moda, así como índices estadísticos comunes.
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Contiene
-Medidas de Tendencia Central
-Medidas de Posición
-Medidas de Dispersión
-Medidas de Deformación
Distribucion normal completo
Este documento describe la distribución normal o gaussiana, la distribución de probabilidad continua más importante debido a su frecuencia y aplicaciones. Fue descubierta por primera vez por De Moivre en 1733 y luego estudiada de forma independiente por Laplace y Gauss en relación con la teoría de errores. Caracteriza variables aleatorias continuas a través de sus parámetros de media y desviación típica.
Hipotesis
Quinta clase desarrollada por las profesoras Teresa Viviano Llave y Beatriz Oblitas Béjar para el seminario de investigación social del curso de actualización para optar por el título profesional de trabajo social. Universidad Nacional Mayor de San Marcos (2009)
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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
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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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Valor P
- 2. El PV es el mínimo nivel de significatividad tal que se rechaza la hipótesis nula. El PV hace las veces de nivel de significatividad crítico: para niveles de significatividad más chicos que PV la hipótesis nula no se rechaza y para niveles mayores que el PV, la hipótesis se rechaza. El valor P asociado a un resultado observado es la probabilidad de obtener un valor como el observado o más extremo si la hipótesis nula (H0) es cierta
- 3. Se rechaza la hipótesis nula si el valor P asociado al resultado observado es igual o menor que el nivel de significación establecido, convencionalmente 0,05 ó 0,01. Valor P es un valor de probabilidad por lo que oscila entre 0 y 1. Así, podemos decir que valores altos de valor P aceptan la H0 o, dicho de forma correcta, no permiten rechazar la H0. De igual manera, valores bajos de valor P rechazan la H0.
- 4. El cálculo del PV dependerá del tipo de test que estemos haciendo: si es a una cola a la izquierda, una cola a la derecha o a dos colas Test a 2 colas: Este test corresponde al caso en que H0 : θ = θ0 H0 : θ 6= θ0 Recordando las normalizaciones que realizamos, llamemos Zc al valor computado del estadístico que tiene distribución N(0, 1). Entonces, el PV se puede definir como
- 5. Es decir, buscamos en la tabla normal esta probabilidad según sea Zc y computamos el PV como esa probabilidad multiplicada por 2. Gráficamente, estas dos alternativas serían, respectivamente