SEMINARIO Nº4

En dicho principalmente, lo que hicimos fue un repaso general sobre los aspectos más importantes a tener en cuenta a la hora de hacer el examen, entre las que podemos encontrar los siguientes:

1. Las diferentes tipos de medidas descriptivas que podemos emplear, como son las de posición (cuantiles, percentiles, cuartiles, deciles); las de centralización (media,mediana, moda); las de dispersión (varianza, desviación típica, coeficiente de variación, rango); y la forma que tienen las gráficas que pueden ser asimétricas o simétricas.

Y en la segunda parte del seminario, y en mi opinión la más interesante, se hizo un repaso sobre los diferentes problemas tipos más relevantes y las diferentes pruebas tanto paramétricas como no paramétricas que utilizaríamos en nuestro programa de investigación, en mi caso principalmente la prueba de Chi-Cuadrado. 

Inicialmente se nos explico que es lo que era la estadística inferencial y su principal objetivo, el cual es permitirnos generalizar los datos para saber si la muestra que hemos escogido es representativa de la población o no. A continuación, se explicó sobre los distintos tipos de errores que podemos cometer al tomar una decisión:

•    Error tipo I (alfa): es aquel en el que el investigador rechaza la hipótesis nula (Ho) siendo esta la verdadera, es decir, el investigador concluye que existe diferencia cuando en realidad no la hay.

•    Error tipo II (beta): el investigador no rechaza la hipótesis nula siendo esta la que se debería rechazar.

Y por último se procedió a explicar sobre las distintas pruebas y test que haremos uso que son los siguientes:

-CHI-CUADRADO (Variable cualitativa Vs. Cualitativa)

    

  A mayores valores de chi, mayores son las discrepancias entre las frecuencias observadas esperadas. Solemos establecer un nivel de confianza del 95%, donde el valor de p=0,05. Si el valor que yo obtengo es más chico que el que obtengo en la tabla me quedo con la hipótesis nula.

Para calcular los grados de libertad es: GL=(filas-1)x (columnas-1)

-        -T DE STUDENT (Variable cualitativa dicotómica Vs cuantitativa)

   En este caso el orden que vamos a seguir en el problema es el siguiente:

1.     Calculamos el grado de libertad (GL)

   
2.     Calculamos la desviación típica ponderada (Sp)

   
3.     Calculamos t de Student

   

Para concluir con el resultado, procedemos al mismo procedimiento realizado en la de chi-cuadrado.

-TEST ANOVA (Variable cualitativa policotómica Vs. cuantitativa)

Para poder aplicarla es necesario cumplir los siguientes criterios:

•    Variable cuantitativa Vs variable cualitativa policotómica

•    Que la variable del resultado siga una distribución normal o de gauss.

•    Las varianzas de cada grupo deben ser iguales