Menos


Pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas.
Análisis Paramétricos
Supuestos:
-Distribución normal de la variable dependiente es normal (universo con distribución normal)
-Nivel de medición de variable dependiente por intervalos o razón.
-Al estudiar dos o más poblaciones estas presentan varianza homogénea (dispersión similar en cuanto a sus dispersiones).

Coeficiente decorrelación Pearson
-Prueba estadística para analizar la relación de dos variables medidas en una relación de intervalos o razón.
-Hipótesis correlacional (si x aumenta Y aumenta, si X disminuye Y disminuye)
-Dos variables involucradas, aunque no las define como independiente o dependiente (no evalúa causalidad)
-Se correlaciona resultados obtenidos en una muestra de dos variables en los mismossujetos.
-Intervalos o razón
-1.00 correlación negativa perfecta 0.0 no hay relación entre variables
+1.00 correlación positiva perfecta
S= menor a .05, .01
Ej.: menor a .05= 95 % de confianza en correlación verdadera ( 5 % de error)
Menor a .01= 99% de confianza en correlación verdadera (1% de error)
Cuando r2= varianza de factores comunes.Prueba t
Prueba estadística para evaluar si dos grupos defieren significativamente con respecto a sus medias.
-Hipótesis a probar: diferencia de grupo (2)
Hi: gripos difieren significativamente
Ho: no difieren significativamente.
-Comparación sobre una variable (si hay más se les aplica t), cuando hay más variables (independientes) actúan como grupo de control.
-Se mide en intervalos o razón., X: media de una variable S2: desviación estándar N: tamaño del grupo
Para que tenga significancia la variación resultado debe ser menor a .05 o .01
Análisis de varianza unidireccional (oneway)
-Prueba estadística para analizar si más de dos grupos difieren significativamente entre si en cuanto a sus medias y varianzas.
-Hipótesis de diferencia entre más dedos grupos.
H1: grupos difieren significativamente entre si
Ho: grupos no difieren significativamente entre si
-variable independiente y dependiente.
-Nivel de medición de variables: variable independiente es categórica (puede formar grupos diferentes), variable dependiente por intervalos o razón.
-Análisis de varianza unidireccional produce valor F o razón E (basado en distribución muestralllamada “distribución F”
Razón F compara puntajes de dos formas: variación entre grupos comparados, variación dentro de los grupos.
-Si F es significativo grupos difieren entre si (acepto Hi y rechazo Ho), significativo si es menor a .05 o .01

Análisis no paramétricos
-No requieren presupuestros sobre la forma de la distribución de la población
-Variables no necesariamente están mediadasa nivel de intervalo o razón, pueden analizar datos ordinal o nominalmente, variables deben ser categóricas.

Ji cuadrada o Chi cuadrada (X2)
-Prueba estadística para evaluar hipótesis sobre la relación de dos variables categóricas.
-Hipótesis correlacionales.
-Dos variables involucradas (no considera relaciones causales)
-Variables medidas a nivel ordinal o nominal.
-Calcula a través detabla de contingencia o tabulación cruzada (dos dimensiones, cada dimensión con una variable, cada variable se subdivide en dos o más categorías, después se calcula frecuencia esperada para cada celda (ver apunte).
-Ji cuadrada es una comparación entre tabla de frecuencia esperada (señala si variables difieren) y tabla de frecuencia observada.
-Se parte de idea de “no relación entre variables.-Si no hay relación entre variables: tabla de frecuencia esperada.
-Si hay relación: tabla de frecuencia muy diferente respecto de tabla de frecuencia esperada
Fe= (total marginal de renglón) (total o marginal de columna)
N
N: total de frecuencia observada (ver apunte)
-Si resultado y significancia es menor al .05 o .01 se acepta hipótesis de...