Unidad 4 Estadistica Inferencial Ii

Del tema 4.2 al 4.3
Taxonomia.
Los diseños experimentales se dividen en tres partes:
A) Pre experimentos:
* Grado de control es mínimo
* Una sola medición
* Diseño de pre prueba pos prueba con un solo grado.
B) Experimentos verdaderos
- son aquellos que reúnen los dos requisitos para lograr el control y la validez externa: 1 grupos de comparación y 2 equivalencias de losgrupos.
- Diseño con pos prueba únicamente con un grupo de control. Este diseño incluye dos grupos, uno control al que no se le aplica la variable y otro grupo que recibe el tratamiento experimental, alcanza dos niveles.
* Diseño con pre prueba y pos prueba y grupo control.
* Diseño de cuatro grupos.
C) Cuasi experimentos.

Simbología (nomenclatura)
R asignación al azar oaleatoria.
G grupo de sujetos.
X tratamiento, estimulo o condición experimental.
O una medición de los sujetos de un grupo. Si aparece antes del estimulo o tratamiento se trata de una pre prueba. Si aparece después del estimulo se trata de una prueba.

Del tema 4.6 al 4.7
1) PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS:Las pruebas estadísticas no paramétricas son las que, a pesar de basarse en determinadassuposiciones, no parten de la base de que los datos analizados adoptan una distribución normal.Técnica estadística que no presupone ninguna distribución de probabilidad teórica de la distribución de nuestros datos.Se denominan pruebas no paramétricas aquellas que no presuponen una distribución de probabilidad para los datos, por ello se conocen también como de distribución libre (distribuciónfree).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.Cuando trabajamos con muestras pequeñas (n < 10) en las que se desconoce si es válido suponer la normalidad de los datos, conviene utilizar pruebas no paramétricas, al menos para corroborar los resultados obtenidos apartir de la utilización de la teoría basada en la normal.En estos casos se emplea como parámetro de centralización la mediana, que es aquel punto para el que el valor de X está el 50% de las veces por debajo y el 50% por encima.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 sercontinua.El parámetro que se usa para hacer las pruebas estadísticas es la Mediana y no la Media.Son técnicas estadísticas que no presuponen ningún modelo probabilístico teórico.Son menos potentes que las técnicas paramétricas, aunque tienen la ventaja que se pueden aplicar más fácilmente. 2) PRUEBAS PARAMÉTRICAS:Las pruebas estadísticas paramétricas, como la de la “t” de Student o el análisis de lavarianza (ANOVA), se basan en que se supone una forma determinada de la distribución de valores, generalmente la distribución normal, en la población de la que se obtiene la muestra experimental.En contraposición de la técnicas no paramétricas, las técnicas paramétricas si presuponen una distribución teórica de probabilidad subyacente para la distribución de los datos.Son más potentes que las noparamétricas.Dentro de las pruebas paramétricas, las más habituales se basan en la distribución de probabilidad normal, y al estimar los parámetros del modelo se supone que los datos constituyen una muestra aleatoria de esa distribución, por lo que la elección del estimador y el cálculo de la precisión de la estimación, elementos básicos para construir intervalos de confianza y contrastar hipótesis,dependen del modelo probabilístico supuesto.Cuando un procedimiento estadístico es poco sensible a alteraciones en el modelo probabilístico supuesto, es decir que los resultados obtenidos son aproximadamente válidos cuando éste varía, se dice que es un procedimiento robusto. 3) ANÁLISIS DE LA VARIANZA (ANOVA)ANOVA son siglas para el análisis de la Variación (ANalysis Of VAriance).Un ANOVA segrega...