E.INFERENCIAL : CONTRASTE HIPÓTESIS Y PRUEBAS ESTADISTICAS Flashcards
PASOS DEL MÉTODO CIENTÍFICO
Observar Ordenar los datos obtenidos Plantear hipotesis Comprobar la hipotesis Sacar conclusiones
HIPOTESIS
A partir de algo que hemos observado o estudiado podemos llegar a plantear unas consecuencias lógicas
Antes de ser aceptadas o rechazadas deben de ser sometidas a prueba
Son técnicas para decidir entre opciones o hipótesis alternativas
HIPÓTESIS QUE SE CONTRASTAN
HIPOTESIS NULA (HO) AZAR HIPOTESIS ALTERNATIVA (H1) ALTERNATIVA , REFLEJA LA REALIDAD
VALOR P
GRADO DE SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA
INDICA LA PROBABILIDAD QUE TENEMOS DE EQUIVOCARNOS
CUANDO RECHAZAMOS H0 Y ACEPTAMOS H1
ES UN VALOR ENTRE 0 - 1
A MENOR P , ACEPTAMOS H1 Y RECHAZAMOS H0
TIPOS DE ERROR
ERROR ALFA/ TIPO 1 : Cuando NO hay asociación de las dos variables pero decimos que si
RECHAZAMOS H0 CUANDO ES VERDAD
ERROR BETA / TIPO 2 : Cuando SI hay asociacion de las dos variables pero decimos que no
ACEPTAMOS H0 CUANDO ES FALSO
PODER/ POTENCIA DE UN TEST ESTADÍSTICO
CAPACIDAD DE UN TEST DE DETECTAR UNA DIFERENCIA CUANDO ESTA EXISTE EN LA REALIDAD
SE CALCULA : 1 - ERROR BETA
ES DECIR , LO COMPLEMENTARIO AL ERROR BETA
PASOS DEL CONTRASTE DE HIPÓTESIS
- FORMULACION DE HIPOTESIS
- ESPECIFICACION DEL NIVEL DE SIGNIFICANCIA (Alfa o p)
- CALCULO DE LA PRUEBA ESTADISTICA O TEST ESTADISTICO DE CONTRASTE
- REGLA DE DECISION
- CONCLUSION
TIPOS DE PRUEBA DE SIGNIFICACION ESTADÍSTICA
PRUEBA PARAMETRICA
PRUEBA NO PARAMETRICA
PRUEBA PARAMETRICA
+ UTILIZADAS
HACE REFERENCIA A LA DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD DE LA VARIABLE
SIGUE UNA DISTRIBUICION NORMAL
N>30
V.CUANTITATIVA : media y desviación tipica
V.CUALITATIVA : Proporcion
PRUEBA NO PARAMETRICA
MENOR PRECISION
NO DEPENDE DE LA DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD DE LA VARIABLE
NO NECESITA UNA CONDICION PREVIA
2 TIPOS
-ANALISIS BIVARIADO
-ANALISIS MULTIVARIADO , del que derivan 2 subgrupos
—-A.MULTIVARIABLE : Intervienen mas de 2 variables
varias variables independientes y 1 sola dependiente
—A.MULTIVARIANTE: Interviene varias variables dependientes o resultados y varias variables independientes
¿ DE QUÉ DEPENDE LA ELECCIÓN DE PRUEBAS ESTADÍSTICAS?
TIPO DE VARIABLE QUE TENGAMOS
SI EL ANALISIS ES MULTI O BI VARIADO
SII LOS DATOS SON PAREADOS O NO , SI TIENEN RELACION
V .CUALITATIVA + V. CUALITATIVA
DICOTOMICA O NO
X2 DE PEARSON
DATOS NO PAREADOS
COMPARA PROPORCIONES
V .CUALITATIVA + V. CUALITATIVA
DICOTOMICA O NO
PRUEBA DE MCNEMAR
DATOS PAREADOS
COMPARRA PROPORCIONES
X2 DE PEARSON
V .CUALITATIVA + V. CUALITATIVA
DICOTOMICA O NO
PRUEBA DE MCNEMAR
V .CUALITATIVA + V. CUALITATIVA
DICOTOMICA O NO
DICOTOMICA + CUANTITATIVA
T STUDENT
2 MEDIAS
PARAMETRICA
CUALITATIVA DICOTOMICA + CUANTITATIVA
U de MANN-WITHNEY
2 MEDIAS
NO PARAMETRTICA
DATOS NO PAREADOS
T STUDENT
DICOTOMICA + CUANTITATIVA
2 MEDIAS
PARAMETRICA
U de MANN-WITHNEY
DICOTOMICA + CUANTITATIVA
2 MEDIAS
NO PARAMETRTICA
DATOS NO PAREADOS
CUALITATIVA + CUANTITATIVA
ANOVA
ANALISIS DE VARIANZA
COMPARACION DE +2 MEDIAS
PARAMETRICA
CUANTITATIVA C + CUANTITATIVA CONTINUA
CORRELACION DE PEARSON
PARAMETRICAS
DATOS PAREADOS
CUANTITATIVA + CUANTITATIVA
CORRELACION DE RANGOS DE SPEARMAN
NO PARAMETRICAS
DATOS PAREADOS
ANOVA
CUALITATIVA + CUANTITATIVA
ANALISIS DE VARIANZA
COMPARACION DE +2 MEDIAS
PARAMETRICA
CORRELACION DE PEARSON
CUANTITATIVA C + CUANTITATIVA CONTINUA
PARAMETRICAS
DATOS PAREADOS
CORRELACION DE RANGOS DE SPEARMAN
CUANTITATIVA + CUANTITATIVA
NO PARAMETRICAS
DATOS PAREADOS
PRUEBAS DE CONFORMIDAD
H0 DISTRIBUCION DE LOS CASOS ES UNIFORME
H1 LA DISTRIBUCION SIGUE UNA VARIABLE NO UNIFORME
PRUEBA DE HOMOGENEIDAD
H0 A Y B SON SIMILARES EN CUANTO A LOS CASOS
H1 A Y N NO SON SIMILARES EN CUANRTO AL CASO
PRUEBA DE INDEPENDENCIA
H0 VARIABLES SON INDEPENDIENTES
H1 VARIABLES SI QUE ESTAN ASOCIADAS
ANALISIS DE REGRESION Y DE CORRELACION
SE UTILIZAN PARA ESTUDIAR LA POSIBLE RELACION ENTRE 2 VARIABLES CUANTITATIVAS
SIRVE PARA
DETERMINAR LA FORMA DE RELACION ENTRE VARIABLES
PARA HACER PREDICCIONES O ESTIMAR EL VALOR DE UNA VARIABLE
ANALISIS DE REGRESION Y DE CORRELACION
TIPO DE VARIABLE
PARA COMPARAR VARIABLES CUANTITATIVAS
V.INDEPENDIENTE : CONTROLADA POR EL INVESTIGADOR
V.DEPENDIENTE : LA QUE SE VE MODIFICADA SU VALOR EN FUNCION DE X
ANALISIS DE REGRESION Y DE CORRELACION
CON QUE SE CALCULA
RESULTADOS
CORRELACION LINEAL DE PEARSON
OSCILA ENTRE -1 y +1
NEGATIVO : RELACION DE LAS VARIABLES INVERSA
SI una aumenta la otra disminuye
POSITIVO RELACION DE VARIABLES DICTA
SI ES 0 ES PORQUE NO HAY RELAICION LINEAL
Nº de hijos - Ca de mama
Cuantitativa discreta – cualitativa dicotómica
ANOVA
Cifra de glucosa- Tipo de diabetes (I, II y gestacional)
Cuantitativa continua – cualitativa con más de dos categorías
ANOVA (análisis de la varianza).
Comparación de más de 2 medias. (Paramétrica)
Kruskal-Wallis (No paramétrica
Sexo-Infarto de miocardio
cualitativa dicotómica - cualitativa dicotómica
χ2 de Pearson
Gramos de alcohol consumidos al día (embarazadas) - Talla del recién nacido
Cuantitativa discreta - Cuantitativa discreta
CORRELACION DE PEARSON
