diccionario estadistica definiciones

Páginas: 176 (43981 palabras) Publicado: 6 de febrero de 2016
Proyecto de Cooperación UE - CAN
en Materia de Estadísticas
(ASR/AIDCO/2002/0390)

SG/REG.DIES/IV/dt 2
30 de mayo de 2007
8.46.85

CUARTA REUNION DE EXPERTOS GUBERNAMENTALES
EN DIFUSIÓN DE LA INFORMACIÓN ESTADÍSTICA,
IV REUNION GRUPO DE TRABAJO 2 ANDESTAD
4 y 5 de junio de 2007

Quito - Ecuador

GLOSARIO DE TÉRMINOS ESTADÍSTICOS

-1-

GLOSARIO DE TÉRMINOS ESTADÍSTICOS
A
AJUSTE DE BONFERRONI.-Técnica estadística que ajusta el nivel de significación en
relación al número de pruebas estadísticas realizadas simultáneamente sobre un conjunto de
datos. El nivel de significación para cada prueba se calcula dividiendo el error global de tipo I
entre el número de pruebas a realizar. El ajuste de Bonferroni se considera conservador.
AMPLITUD O RANGO.- La diferencia entre el valor máximo y mínimode los valores de una
variable se encuentran comprendidos el 100% de los valores muestrales.
ANACOVA.- Análisis de la covarianza. Es una técnica estadística que combina ANOVA (pues
compara medias entre grupos) y análisis de regresión (ajusta las comparaciones de las medias
entre los grupos por variables continuas o covariables).
ANOVA.- Análisis de la varianza. Es una técnica estadística que sirvepara decidir / determinar
si las diferencias que existen entre las medias de tres o más grupos (niveles de clasificación) son
estadísticamente significativas. Las técnicas de ANOVA se basan en la partición de la varianza
para establecer si la varianza explicada por los grupos formados es suficientemente mayor que
la varianza residual o no explicada.
ÁREA BAJO LA CURVA (entre dos puntos).- Si lacurva viene dada por una función de
densidad teórica, representa la probabilidad de que la variable aleatoria tome un valor dentro del
intervalo determinado por esos dos puntos.
B
Ver ajuste de bonferroni.
C
CARACTERÍSTICAS.- Propiedades de las unidades o elementos que componen las muestras.
Se miden mediante variables. Se asume que los individuos presentan diferentes características.
CAUSALIDAD.-Relación entre causa y efecto. Generalmente identificados como variables. No
hay que confundir causalidad con correlación. La correlación mide la similitud estructural
numérica entre dos variables. Normalmente la existencia de correlación es condición necesaria
para la causalidad.
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN.- Estadístico que cuantifica la correlación. Sus valores
están comprendidos entre –1 y 1COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN.- Es el cuadrado del coeficiente de correlación.
Expresado en tanto por ciento mide el grado de información compartida entre dos variables
continuas.
COEFICIENTES DE REGRESIÓN.- En un modelo de regresión lineal son los valores de a y b
que determinan la expresión de la recta de regresión y = a + b * x
COEFICIENTE DE VARIACIÓN.- Es una medida de dispersión relativa. Notiene unidades y
se calcula dividiendo la cuasi-desviación típica entre la media muestral. Se suele expresar en
tanto por ciento.

-2-

CONTRASTE BILATERAL.- Contraste de hipótesis en la que la hiópetesis alternativa da
opción a igualdad o superioridad.
CONTRASTE DE HIPÓTESIS.- Es el proceso estadístico que se sigue para la toma de
decisiones a partir de la información de la muestra. Comparando elvalor del estadístico
experimental con el valor teórico rechazamos o no la hipótesis nula.
CONTRASTE UNILATERAL.- Contraste de hipótesis en la que la hipótesis alternativa de
opción a solo igualdad o a solo superioridad.
CORRELACIÓN.- Expresa la concordancia entre dos variables según el sentido de la relación
de éstas en términos de aumento ó disminución.
COVARIABLES.- Variables continuasindependientes que junto a una o más variables (grupo
de tratamiento) sirven para explicar una variable respuesta continua. Supongamos que
pretendemos explicar las diferencias existentes en el nivel de cortisol en sangre por grupo de
tratamiento A / B, teniendo en cuenta el peso. La variable peso es una covariable.
COVARIANZA.- Representa la media del producto de las desviaciones de dos variables en...
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