Métodos estadísticos

Análisis de varianza
1. Permite determinar si diferentes tratamientos muestran diferencias significativas
  1. Hipótesis que han de cumplirse
    1. La variable dependiente debe medirse a nivel del intervalo
    2. Independencia de las observaciones
    3. la ditribución de los residuales debe ser normal
    4. Homogeneidad de las varianzas
  2. Grados libertad
  3. Pruebas de significaciones
    1. Análisis de varianza lleva a la significación estadística usando la distribución F
Correlación
1. Indica la fuerza y dirección de una relación lineal y proporcional entre dos variables estadísticas
  1. Fuerza
    1. Mide el grado en que la línea representa a la nube de puntos
  2. Sentido
    1. Mide la variación de los valores B con respecto a A
  3. Forma
    1. Establece el tipo de linea que define el mejor ajuste
  4. Coeficientes de correlación
    1. De Spearman
    2. Correlación canóica
    3. Correlación intraclase
2. Dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente
Mínimos cuadrados
1. Intenta encontrar la función continua, en su forma simple trata de minimizar la suma de los cuadrados de la diferencias en los residuos
  1. Para que funcione
    1. En los errores de cada medida estén distribuidos de forma aleatoria
      1. Se usa comúnmente en los ajustes de curvas

Resource summary

	Created by Marco Antonio Quintana Fernandez about 9 years ago