Estadística inferencial Flashcards

1
Q

¿Qué es estadística inferencial?

A

Rama de la estadística que mediante la inferencia de datos obtenidos se pueden obtener conclusiones con respecto a la población

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2
Q

¿Cuál es la importancia de la estadística inferencial?

A

El poder obtener conclusiones significativas con referencia a la población de interés y poder aplicar los resultados a una población más grande que cumpla con las características del grupo estudiado.

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3
Q

Define población

A

Es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones

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4
Q

Define muestra

A

Parte representativa de la población sobre la que realizaremos nuestro estudio

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5
Q

Define Dato

A

Se define como un antecedente que permite llegar más fácilmente al conocimiento de alguna cosa o suceso

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6
Q

Define Variable

A

Son características del problema que se desea estudiar, no es constante entre individuos o grupos.

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7
Q

Define estadístico

A

Unidad por ser contada o medida

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8
Q

Define parámetro

A

Es una función de las observaciones de una población. Es un valor único y desconocido por lo que debe ser estimado.

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9
Q

Describe las clasificaciones de las variables

A

Cualitativa (Nominal u Ordinal) Cuantitativa (Discreta y contínua).

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10
Q

¿Cuáles son las escalas de medición de las variables?

A

Cuantitativas: De razón o de intervalo y Cualitativas: Ordinal y Nominal

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11
Q

Describe el proceso de muestreo y la clasificación del mismo

A

Se requieren de criterios de inclusión, no inclusión y exclusión. y se clasifican en probabilistico y no probabilisto.

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12
Q

Descripción del proceso de contraste de hipótesis

A

Determinar hipótesis nula e hipótesis alterna
Escoger la prueba estadística apropiada
Determinar el valor de p
Realizar la prueba y comparar con el valor p establecido para determinar la significancia estadística

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13
Q

Define hipótesis y su clasificación

A

Suposición realizada en base a datos obtenidos u observados. Se clasifica en hipótesis alterna y nula

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14
Q

¿Qué significa intervalos de confianza?

A

Es el rango en el que se espera obtener un resultado por parte de las pruebas estadísticas e implica la certeza de que los resultados obtenidos sean verdad.

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15
Q

¿Cuál es la diferencia entre significancia clínica y estadística?

A

La significancia estadística hace inferencia sobre los efectos en la población considerando meramente los datos, en cambio la significancia clínica analiza la viabilidad de un procedimiento para tratamiento o diagnóstico.

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16
Q

¿Cuáles son las condiciones de uso de pruebas no paramétricas?

A

Cuando la distribución de la población no sea normal y la escala de medición de la variable en cuestión sea nominal u ordinal

17
Q

¿Cuál es la importancia de calcular el tamaño de muestra y como se aplica?

A

Su importancia esta en obtener una muestra verdaderamente representativa de la población que estamos estudiando para poder obtener conclusiones fiables.

18
Q

¿Cuál es la utilidad del cálculo del tamaño de muestra?

A

El poder obtener una muestra verdaderamente representativa de la población que se quiere estudiar con signficancia estadística.

19
Q

¿Cuáles son las variables necesarias para el cálculo del tamaño de la muestra?

A

Dependiente e independiente

20
Q

Menciona los ingredientes necesarios para calcular el tamaño de una muestra

A
  • Establecer variable primaria
  • Establecer el test estadístico
  • Establecer hipotesis nula y alterna
  • Una probabilidad de error tipo 1 y 2
  • Una estimación de las pérdidas
  • Un buen software
21
Q

Define error tipo 1 y tipo 2

A

Error tipo 1: Falso positivo

Error tipo 2: Falso negativo

22
Q

Menciona cuando se utiliza la prueba diagnóstica chi2

A

Cuándo hay 2 o más grupos y se emplean 2 o más variables. Se utiliza normalmente para variables cualitativas

23
Q

Menciona cuando se utiliza la prueba diagnóstica de T de Student

A

Compara las medidas de 2 grupos diferentes y requiere que las variables sean cuantitativas.

24
Q

¿Cómo se interpretan las pruebas diagnósticas T de student y chi2?

A

Se interpretan mediante la comparación de los datos obtenidos por la prueba con el resultado obtenido por tablas que comparan el valor p con los grados de libertad.