Estadistica Inferencial

SECRETARIA DE EDUCACIÓN

SUBSECRETARIA DE EDUCACIÓN ESTATAL
DIRECCIÓN DE EDUCACIÓN SUPERIOR
ESCUELA DE ENFERMERIA TAPACHULA
CLAVE: 07EET0001X

SEDE:
Hospital Regional de Alta Especialidad “Ciudad Salud”

MATERIA:
Bioestadística

DOCENTE:
Dra. Ma. Guadalupe Trujillo Vizuet

ACTIVIDAD:
Estadística inferencial, pruebas paramétricas, pruebasno paramétricas.


ALUMNA
Calcáneo Magdaleno Mary Cruz


Noviembre de 2012

INDICE

Hoja frontal 1
Índice 2
Estadística inferencial 3
Pruebas parametricas 3
coeficiente de correlacion 3
Prueba de contraste de la diferencia de proporciones 3
Análisis de varianza unidireccional 3
Análisis de varianza factorial (Anova) 4
Análisis de covarianza (anova) 4
Prueba no paramétrica 4
Laprueba x2 de Pearson 4
Prueba binomial 5
Prueba de Anderson Darling 5
Prueba de Friedman 5
Prueba de kendall 5
Prueba de cochram 5
Prueba de cohen kappa 5
Prueba exacta de Fisher 6
Kolmogorov-smirnov 6
Prueba de kruskal- wallis 6
Prueba de kuiper 7
Prueba u de mann-whitney 7
Prueba de mcnemar 7
Prueba de la mediana 7
Prueba de siegel-tukey 8
Coeficiente de correlacion de spearman 8Tabla de contingencia 8
Prueba de wald- wolfowitz 8
Prueba de los rangos con signo de cuilcoxon 9
Prueba de ji cuadrado 9
bibliografia 10


 

ESTADISTICA INFERENCIAL: la estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos para deducir propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la misma. La estadísticainferencial comprende como aspectos importantes:
 la toma de muestras o muestreo.
 la estimación de parámetros o variables estadísticas.
 el contraste de hipótesis.
 el diseño experimental.
 la inferencia bayesiana.
 los métodos no paramétricos
PRUEBAS PARAMETRICAS: se basan en que se suponen una forma determinada de la distribución de valores, generalmente la distribución normal en lapoblación de la que se obtiene una muestra experimentada.
Esta técnica se presupone una distribución teórica de probabilidad subyacente para la distribución de los datos.
Dentro de las pruebas paramétricas y al estimar los parámetros del modelo se suponen que los datos constituyen una muestra a aleatoria de esa distribución por lo que la elección del estimador y el cálculo de la precisión de laestimación depende del modelo probabilístico o supuesto.
Las principales pruebas paramétricas son las siguientes:
 Coeficiente de correlación: de Pearson, regresión lineal y prueba “t”
De Pearson: Analiza la relación entre dos o más variables medidas en un nivel por intervalo o razón.
Regresión lineal: modelo matemático par estimar el efecto de una variable sobre otra
Prueba “t”: evalúa sidos grupos difieren entre sí de manera significativa respecto a sus medidas

 Prueba de contraste de la diferencia de proporciones: analiza si dos proporciones difieren significativamente entre sí.
 Análisis de varianza unidireccional: (anova) analiza si más de dos grupos difieren entre sí en cuanto a sus medidas y varianza
 Análisis de varianza factorial (anova): evalúa el efecto de doso más variables independientes sobre una variable dependiente
 Análisis de covarianza (anova): analiza la relación entre una variable dependiente y dos o más independientes controlando el efecto de al menos una de estas independientes.
Prueba no paramétrica: Se denominan pruebas no paramétricas aquellas que no presuponen una distribución de probabilidad para los datos, por ello se conocentambién como de distribución libre (distribución free).
En la mayor parte de ellas los resultados estadísticos se derivan únicamente a partir de procedimientos de ordenación y recuento, por lo que su base lógica es de fácil comprensión.
Las pruebas no paramétricas no requieren asumir normalidad de la población y en su mayoría se basan en el ordenamiento de los datos, la población tiene que ser...