estadistica

ESTADISTICA:

Es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional.
Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es la herramienta fundamental que permite llevar a cabo el procesorelacionado con la investigación científica.

ESTADISTICA APLICADA:

Al área de la estadística que se ocupa de inferir resultados sobre una población a partir de una o varias muestras. Es la parte de la estadística que se aplica en cualquier otra rama externa a ella, como psicología, medicina, sociología, historia, biología, mercadotecnia, etc.

La estadística aplicada se apoya totalmente en lautilización de paquetes estadísticos que ayudan a resolver problemas de índole estadística, acortando dramáticamente los tiempos de resolución. Es por esto que en muchas facultades se enseña a utilizar estos programas estadísticos sin que, a veces, el alumno entienda, ni tenga la necesidad de entender cómo funcionan. Cuando se hace la comprobación matemáticamente se hace la fórmula para sacar lamediana, media, la moda, etc.

ESTADISTICA PARAMETRICA:

Es una rama de la estadística inferencial que comprende los procedimientos estadísticos y de decisión que están basados en las distribuciones de los datos reales. Estas son determinadas usando un número finito de parámetros. Esto es, por ejemplo, si conocemos que la altura de las personas sigue una distribución normal, pero desconocemoscuál es la media y la desviación de dicha normal.
La media y la desviación típica de la desviación normal son los dos parámetros que queremos estimar. Cuando desconocemos totalmente que distribución siguen nuestros datos entonces deberemos aplicar primero un test no paramétrico, que nos ayude a conocer primero la distribución.


ESTADISTICA NO PARAMETRICA:

Es una rama de la estadística queestudia las pruebas y modelos estadísticos cuya distribución subyacente no se ajusta a los llamados criterios paramétricos. Su distribución no puede ser definida a priori, pues son los datos observados los que la determinan. La utilización de estos métodos se hace recomendable cuando no se puede asumir que los datos se ajusten a una distribución conocida, cuando el nivel de medida empleado nosea, como mínimo, de intervalo.

PRUEBAS DE ASOCIACION

Correlación de Spearman:

En estadística, el coeficiente de correlación de Spearman, ρ (rho) es una medida de la correlación (la asociación o interdependencia) entre dos variables aleatorias continuas. Para calcular ρ, los datos son ordenados y reemplazados por su respectivo orden.

El estadístico ρ viene dado por la expresión:donde D es la diferencia entre los correspondientes estadísticos de orden de x - y. N es el número de parejas.
Se tiene que considerar la existencia de datos idénticos a la hora de ordenarlos, aunque si éstos son pocos, se puede ignorar tal circunstancia
Para muestras mayores de 20 observaciones, podemos utilizar la siguiente aproximación a la distribución t de Student.




Lainterpretación de coeficiente de Spearman es igual que la del coeficiente de correlación de Pearson. Oscila entre -1 y +1, indicándonos asociaciones negativas o positivas respectivamente, 0 cero, significa no correlación pero no independencia. La tau de Kendall es un coeficiente de correlación por rangos, inversiones entre dos ordenaciones de una distribución normal bivariante.







Correlaciónde Phi:

En estadística, el coeficiente phi φ o rφ, también llamado coeficiente de correlación de Mathews es una medida de la asociación entre dos variables binarias. Esta medida es similar al coeficiente de correlación de Pearson en su interpretación.
De hecho, un coeficiente de correlación de Pearson estimado para dos variables binarias nos dará el coeficiente phi.

El coeficiente phi...