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Description
Mind Map by LETICIA ISABEL FREGOZO - LOPEZ, updated more than 1 year ago
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Created by LETICIA ISABEL FREGOZO - LOPEZ
over 6 years ago
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Análisis Estadísticos
- Estadística descriptiva
- 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.
- • Distribución de frecuencias
- 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.
- 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.
- • Medidas de variabilidad
- 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.
- 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.
- • Medidas de tendencia central
- 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.
- 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.
- • Distribución de frecuencias
- 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.
- Estadística inferencial
- 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.
- Análisis paramétrico: Análisis de
estimaciones y pruebas de hipótesis
acerca de uno o más parámetros de la
población.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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
- 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
- Análisis multivariados: son aquellos en
donde se analiza la relación entre varias
variables independientes y al menos una
dependiente.
- Análisis paramétrico: Análisis de
estimaciones y pruebas de hipótesis
acerca de uno o más parámetros de la
población.
- 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.
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