estadisticas inferenciales

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  • 1. Unidad V Estudio de InvestigacinEstadsticas Inferenciales Preparado por: Sandra Zapata Casiano

2. Objetivos

  • Definir el trmino estadstica inferencial, estadsticas paramtricas, no paramtricas,parmetro de decisin estadstica level of significance, error de tipo I y error detipo II
  • Mencionar los dos propsitos principales de las estadsticas inferenciales
  • Sealar los tipos de errores que pueden cometerse cuando se usan estadsticas inferenciales
  • Mencionar ejemplos de estadsticos de prueba de relacin y diferencia
  • Identificar los elementos a utilizarse en la crtica de las estadsticas inferenciales en una investigacin

3. Estadsticas Inferenciales Procedimientos matemticos que se utilizan cuando se deseahacer inferencias, predicciones o desarrollar conclusiones acerca de un fenmeno en una poblacin dada. 4. Propsitos de las Estadsticas Inferenciales

  • Probar una hiptesis nula
  • Estimar con que probabilidad los hallazgos encontrados en una muestra reflejan los parmetros de la poblacin

5. Tipos de Errores en Estadsticas Inferenciales

  • Rechazo de la hiptesis nula cuando se debi haber aceptado
  • Altamente peligroso
  • Puede controlarse estableciendo el parmetro de decisin estadstica level of significance antes de comenzar el estudio
  • B. Error de Tipo II
  • Aceptar la hiptesis nula cuando se debi haber rechazado

A. Error de Tipo I 6. Parmetro de Decisin Estadstica Level of Significance alpha

  • Es el grado o nivel de riesgo de cometer un error de tipo I, que el investigador esta dispuesto a asumiren su investigacin (.05, .01, .001)
  • Mientras ms bajo se fija el alpha ms confiables son los resultados
  • Una disminucin en el riesgo de cometer un error de tipo I, aumenta riesgo de cometer un error de tipo II.

7. Tipos de Estadsticas Inferenciales

  • Paramtricas
  • Usadas cuando el nivel de medicin es de tipo intervalo
  • Se tiene una idea general de cmo se pueden distribuir los datos
  • No Paramtricas
    • Usadas cuando el nivel de medicin es de tipo nominal u ordinal
    • No se tiene una idea clara de como se distribuyen los datos

**Ambas buscan probar hiptesis que establezcan diferencias entre grupo o relacin entre estos. 8. Estadsticosde Prueba de Diferencia

  • Prueba T
  • ANOVA
  • MANOVA
  • ANCOVA
  • B. No Paramtricos
  • Chi Square
  • Prueba de Fisher
  • Mann Whitney U

A. Paramtricos 9. Estadsticosde Prueba de Diferencia

  • Prueba T-
    • establece si los promedios de 2 grupos completamente independientes son diferentes (intervalo/razn)
  • ANOVA
    • Establece si los promedios de ms de dos grupos son diferentes (intervalo).
  • MANOVA-
    • Establece si los promedios de grupos son diferentes cuando se usa ms de una variable dependiente.
  • ANCOVA
    • Establece si los promedios de grupos son diferentes a los que se le ha introducido un tratamiento, a la vez que se controla estadsticamente por variables extraas igualando los grupos

A. Paramtricos 10. Estadsticosde Prueba de Diferencia

  • Chi square-
    • Determina si existe diferencia entre grupos (nominal)
  • Prueba de Fisher
    • Igual al anterior pero usada solo en muestras pequeas.
  • MANN Whitney U-
    • Igual al anterior pero para grupos independientes

B. No Paramtricos 11. Estadsticosde Prueba de Relacin

    • Prueban grado de asociacin que existe entre 2 o ms variables
  • Tipos
  • Correlacin de Pearson
  • Spearman Rho
  • Regresin Multiple

A. Correlaciones - 12. Estadsticosde Prueba de Relacin

  • Correlacin de Pearson
    • Valores varan entre 1 y -1 (correlaciones perfectas); un valor de0 indica que no existe una relacin.
  • Spearman Rho
    • Determinan el nivel de asociacin entre dos grupos de datos a nivel de medicin de rango
  • Regresin Mltiple
    • Mide la relacin entre una variable dependiente a nivel de intervalo y varias variables independientes

A. Correlaciones - 13. Otros Estadsticosde Prueba Avanzados

  • Path Analysis
    • Prueba cuan fuerte son las relaciones que el investigador ha hipotetizado y en que orden se relacionan
  • Factor Analysis
    • Ayudan a medir confiabilidad y validez de un concepto