Metodologia de un plan estrategico

Violeta Alicia Nolberto Sifuentes
María Estela Ponce Aruneri

ESTADÍSTICA INFERENCIAL APLICADA

Unidad de Post Grado de la Facultad de Educación
de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos

Primera edición:
Lima, 2008.

© Violeta Alicia Nolberto Sifuentes.
María Estela Ponce Aruneri.
© Unidad de Post Grado de la Facultad de Educación
de la Universidad Nacional Mayor de SanMarcos.

Serie:
Textos de la Maestría en Educación.

Edición:
Elena Soto Loayza.

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS
FACULTAD DE EDUCACIÓN
UNIDAD DE POST GRADO
Rector

:

Dr. Luis Izquierdo Vásquez

Decano

:

Dr. Carlos Barriga Hernández

Director de la UPG

:

Dr. Elías Mejía Mejía

Comité Directivo de la UPG

:

Dra. Elsa Barrientos Jiménez
Dr. Kenneth DelgadoSanta Gadea
Mg. Rubén Mesía Maraví

2

Dedicatoria
Dedic
Dedicatoria
Para Sandra Natalia (María Estela)
Para Ernesto Alonso (Violeta Alicia)

3

ÍNDICE
Prefacio

008

Agradecimientos

009

Capítulo 1. La estadística y su relación con la investigación científica
1.1.

Introducción

010

1.2.

Definición de estadística

011

1.3.

Investigación científica013

1.4.

Objetivos fundamentales de la investigación científica

014

1.5.

Paradigmas de la investigación

015

1.6.

Clasificación de la estadística

018

Capítulo 2. Estadística inferencial
2.1.

Introducción

021

2.2.

Población

022

2.3.

Muestra

024

2.4.

Muestra aleatoria

024

2.5.

Muestra aleatoria aplicada

025

2.6.

Parámetro027

2.7.

Estadístico

028

2.8.

Distribución muestral

030

2.9.

Estimación

037

2.10. Prueba de hipótesis

039

2.11. Estadística paramétrica

041

2.12. Estadística no paramétrica

043

Ejercicios propuestos

044

4

Capítulo 3. Estimación de parámetros
3.1.

Introducción

3.2.

Propiedades de los estimadores

3.3.

Estimación deparámetros mediante intervalos de confianza

3.4.

Intervalo de confianza para estimar la media µ de una población normal

3.5.

Intervalo de confianza para estimar la varianza poblacional
σ 2 de una población normal

3.6.

Intervalo de confianza para estimar la proporción poblacional
π de una población binomial

3.7.

Intervalo de confianza para estimar diferencia de medias poblacionales,µ1 − µ 2 , de poblaciones normales

3.7.1. Usando muestras independientes
3.7.2. Usando muestras relacionadas
3.8.

Intervalo de confianza para estimar la razón de varianzas poblacionales,
σ 12
, de poblaciones normales independientes
2
σ2

3.9.

Intervalo de confianza para estimar la diferencia de proporciones
poblacionales, π 1 − π 2 , de poblaciones binomiales independientesEjercicios propuestos
Capítulo 4. Prueba de hipótesis paramétrica
4.1.

Introducción

4.2.

Conceptos básicos

4.3.

Etapas para realizar una prueba de hipótesis

4.4.

Prueba de para µ de una población normal

4.5.

Prueba para σ 2 de una población normal

4.6.

Para

4.7.

Prueba para µ1 − µ 2 usando muestras independientes

π

de una población binomial

4.7.1.Cuando las varianzas poblacionales son conocidas
4.7.2. Cuando las varianzas poblacionales son desconocidas
5

4.8.

Para µ1 − µ 2 usando muestras relacionadas

4.9.

Para la igualdad de varianzas poblacionales

4.10. Para

π1 − π 2

de poblaciones binomiales

Ejercicios propuestos
Capítulo 5. Análisis de regresión lineal múltiple
5.1.

Introducción

5.2.

Modelo deregresión lineal simple

5.3.

Gráfico o diagrama de dispersión

5.4.

Modelo de regresión lineal simple poblacional

5.5.

Estimación de los parámetros del modelo de regresión lineal simple

5.6.

Evaluación del ajuste global del modelo

5.7.

Adecuación del modelo: Análisis de residuos

5.8.

Modelo de regresión lineal múltiple

5.9.

Prueba de la significancia de la...