Análisis Estadísticos

Estadística descriptiva
1. Es la rama de las Matemáticas que recolecta, presenta y caracteriza un conjunto de datos con el fin de describir apropiadamente las diversas características de ese conjunto.
  1. • Distribución de frecuencias
    1.  Conjunto de puntuaciones de una variable ordenadas en sus respectivas categorías.  Se realiza en una tabla O´Leary asignando categorías, códigos, frecuencias, porcentaje valido y porcentaje acumulado.  uso- aplicación en la investigación: ayuda a agrupar cualquier tipo de dato numérico, además se utilizan cuando se recolectan datos y se pueden representar de manera que es más fácil analizarlos.
  2. • Medidas de variabilidad
    1.  Rango: es la diferencia entre el valor máximo (M) y el valor mínimo (m) de la variable estadística. Para su cálculo, basta con ordenar los valores de menor a mayor m de M.  Desviación estándar: la raíz cuadrada de los cuadrados de las desviaciones de los valores de la variable respecto a su media  Varianza: mide la mayor o menor dispersión de los valores de la variable respecto a la media aritmética.  Asimetría: son indicadores que permiten establecer el grado que presenta una distribución de probabilidad de una variable aleatoria sin tener que hacer su representación gráfica.
  3. • Medidas de tendencia central
    1.  Moda: es el valor con mayor frecuencia en una distribución de datos.  Mediana: Es el valor de la variable del punto central de una serie de datos ordenados de forma ascendente o descendente.  Media: conjunto finito de números es el valor característico de una serie de datos cuantitativos, objeto de estudio que parte del principio de la esperanza matemática o valor esperado, se obtiene a partir de la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumandos.
Estadística inferencial
1. comprende los métodos y procedimientos para deducir propiedades (hacer inferencias) de una población, a partir de una pequeña parte de la misma (muestra). También permite comparar muestras de diferentes poblaciones.
  1. Análisis paramétrico: Análisis de estimaciones y pruebas de hipótesis acerca de uno o más parámetros de la población.
    1.  Coeficientes de correlación: Es una prueba estadística para analizar la relación entre dos o más variables medidas en un nivel por intervalos o razón  Regresión lineal: Es un modelo matemático para estimar el efecto de una variable sobre otra.  Prueba t: Es una prueba estadística para evaluar si dos grupos difieren entre sí de manera significativa respecto a su medias.  Prueba de la diferencia de proporciones: Es una prueba estadística para analizar si dos proporciones difieren significativamente entre si.  Análisis de varianza: Es una prueba estadística para analizar si más dedos grupos difieren significativamente entre sí en cuanto a sus medias y varianzas .  Análisis de covarianza: Es una prueba estadística que analiza la relación entre una variable dependiente y dos o más independientes, removiendo y controlando el efecto de al menos una de estas independientes.
  2. Análisis no paramétrico: son los métodos no paramétricos o de distribución libre, los cuales no existen supuestos tan numerosos ni severos y son aplicables a cualquier variable, en particular a las de tipo nominal u ordinal así como a distribuciones diversas.
    1.  Chi cuadrada: Es una prueba estadística para evaluar la hipótesis acerca de la relación entre dos variables categóricas, se calcula a través de una tabla de contingencia o tabulación cruzada, de dos dimensiones y cada una representa una variable.  Coeficientes de Spearman y Kendall: son medidas de correlación para variables en un nivel de medición ordinal, de tal modo que los individuos u objetos de la muestra pueden ordenarse por rangos o jerarquías.  Coeficientes para tabulaciones cruzadas: Además de servir para el cálculo de la chi cuadrado y otros coeficientes, son útiles para describir conjuntamente a dos o más variables .Esto se efectúa convirtiendo las frecuencias observadas en frecuencia relativas o porcentaje. En una tabla cruzada puede haber tres tipos de porcentajes a cada celda: - Porcentaje en relación al total de frecuencias observadas (N) - Porcentaje en relación al total marginal de la columna - Porcentaje en relación al total marginal del renglón
  3. Análisis multivariados: son aquellos en donde se analiza la relación entre varias variables independientes y al menos una dependiente.

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