tecnicas para analisis de datos
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Copyright © 2003 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
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Técnicas para análisis de datos
1-2
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1-2
Pruebas de hipótesis
Pruebas de asociación
Pruebas dediferencias
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1-2
Medias Una muestra
Prueba tPrueba Z
Muestras pareadasPrueba t
Dos muestras
Muestras independientes
Prueba tPrueba Z
Análisis de varianzaPrueba F
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1-2
Análisis de varianza (tres o más muestras o grupos)
Un factor Una variable dependiente
métrica y una variable independiente no métrica
con n categorías
n factoresUna variable dependiente
métrica y dos o más variables independinte no métricas con n categorías
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1-2
Niveles de medición nominal•Chi cuadrado•Correción de continuidad de Yates•Razón de verosimilitud•Coeficiente Phi (φ)•Coeficiente “V” de Cramer•Coeficiente de contingencia
Niveles de medición ordinal
•Kendall •Spearman
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1-2
La función de regresión
Ŷ = β1 + β2 X
Ecuaciones normales
ß1 =
β2 =
xy2
2
2 xnx
yxnxy
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1-2© 2001 Alfaomega Grupo Editor
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111
12-8
β2 = 0.51
β1 = 24.45
y = 24.45 + 0.51 X
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1-2
Rango de coeficiente Descripción de la fuerza
.81 a 1.00 Muy fuerte
.61 a .80 Fuerte
.41 a .60 Moderada
.21 a .40 Débil
.00 a .20 Ninguna
Reglas prácticas acerca de la fuerza de los coeficientes de correlación
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1-2
2222
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)()())(()(
yynxxnyxxyn
r
Coeficiente de correlación, r
Mide la fuerza o el grado de asociación lineal entre dos variables
-1≤ r ≤ 1
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1-2
221
2
n
XYYY Se =
Error estándar de la regresión
El error estándar de la regresión es una estimación de la distancia promedio entre la línea verdadera y los datos. Simplemente es la desviación estándar de los valores de Y alrededor de la recta de regresión estimada
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1-2
23121
XXnY
213
2
12111XXXXYX
2
23212212XXXXYX
La función de regresión con K variables
Ŷ = β1 + β2 X1 + β3 X2 + ……+ βk Xk
Ecuaciones normales para tres variables
Regresión múltiple
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1-2
FÓRMULAS PARA DETERMINAR EL TAMAÑO DE MUESTRA
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ePQZn
PQZNePQNZn
2)1(22
Poblaciones infinitas Poblaciones finitas
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e
zn
PARA ESTIMAR LA MEDIA ARITMÉTICA DE UNA POBLACIÓN
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1-2
FÓRMULAS PARA ESTIMAR EL ERROR
ss
nx
n
ppS
p
)1(
Para estimar el error stándar de la media aritmética de una población
Para estimar el error stándar de la proporción de una población
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