SELECCIN DE UNA PRUEBA ESTADSTICA Parmetros POBLACIN Muestra

SELECCIÓN DE UNA PRUEBA ESTADÍSTICA

Parámetros POBLACIÓN Muestra m media s desviación p proporción N tamaño Estadísticos x media s desviación p proporción n tamaño

Tomamos una muestra de la población para realizar una suposición(hipotésis) sobre la población Muestra Finita • Población menor de 500, 000 Muestra Infinita • Población mayor a 500, 000

Hipótesis: Supuesto, inferencia o afirmación acerca de una población

Ejemplos “En el año 2040, el 75% de los hombres sufrirán de curvatura en la espalda”

“El 30% de las personas son propensas a enojarse fácilmente”

“El adulto ve en promedio 20 horas de televisión a la semana”

“ 2 de cada 10 hondureños tienen educación universitaria”

Intervalo de Confianza UNA Población Prueba de Hipótesis Estadística Inferencial Intervalo de Confianza DOS poblaciones MAS de dos poblaciones Prueba de Hipótesis µ p µ p

PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARA VALIDAR UNA MUESTRA COMPARAR UN GRUPO FRENTE A UN ESTÁNDAR PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE T student Variable cuantitativa Prueba de Kolgomorov Variables cuantitativa continua Normal Z Una muestra Dos categorías Prueba Binomial Variable Cualitativa Tres Categorías Prueba de Chi Cuadrado

PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARA VARIABLES CUALITATIVAS O CATEGÓRICAS COMPARACIÓN DE DOS O MÁS GRUPOS Independientes Prueba de Chi Cuadrado Pareados Prueba de Chi Cuadrado de Mc. Nemar Independientes Prueba de Chi cuadrado Pareados Prueba de Q de Cochran 2 grupos Cualitativa 3 o más grupos

PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARA VARIABLES CUANTITATIVAS COMPARACIÓN DE DOS O MÁS GRUPOS Independientes T de Student Pareados T de Student Pareada Independientes ANOVA Pareados ANOVA para muestras pareadas Independientes U de Mann Whitney Pareados Prueba de Wilcoxon Independientes Kruskal Wallis Pareados Friedman 2 grupos Los datos provienen de una curva normal 3 o más grupos Prueba de Normalidad de Kolgomorov Datos cuantitativos 2 grupos Los datos no provienen de una curva normal 3 o más grupos

Variable Cuantitativa 2 grupos Independientes 3 o más grupos Relacionados Con curva normal Sin curva normal Con curva normal T de Student U de Mann Whitney T de Student Pareada Sin curva normal Prueba de Wilcoxon Independientes Con curva normal ANOVA Relacionados Sin curva normal Con curva normal Sin curva normal Kruskal Wallis ANOVA para muestras pareadas Friedman

Con curva normal T de Student Sin curva normal U de Mann Whitney Con curva normal T de Student Pareada Sin curva normal Prueba de Wilcoxon Con curva normal ANOVA Sin curva normal Kruskal Wallis Con curva normal ANOVA para muestras pareadas Sin curva normal Friedman Independientes 2 grupos Relacionados Variable Cuantitativa Independientes 3 o más grupos Relacionados

Resumen de Pruebas estadísticas • Tipos de análisis estadístico • (según el número y tipo de variables) • Dependiente • Univariado: 1 • Bivariado: 1 • Multivariado: 1 Independiente 0 1 2 ó más

• Tipo de pruebas estadísticas Parametricas: • Prueba Z • Prueba t de Student • ANOVA No parametricas: • P. Ji cuadrado (x 2) • P. de Wilcoxon • P. de Mann y Whitney • P. de Kruskal Wallis

Selección de la prueba estadística para observaciones independientes Variable de resultado Nominal Categórica (>2 categorías) Variable de entrada X 2 o de Fisher X 2 Categórica (>2 categorías) X 2 Cuantitativa No-normal Cuantitativa normal Mann. Whitney Mann-Whitney o log-rank (a) Prueba t de student Kruskal. Wallis (b) Análisis de la varianza (ANOVA) (c) Rangos de Spearman o regresión lineal (d) Ordinal X 2 tendencia o Mann. Whitney Cuantitativa discreta X 2 de Ordinal (categorías tendencia o ordenadas) Mann – (e) Rangos de Spearman Cuantitativa Regresión Logística Discreto (e) Rangos de Spearman Cuantitativa no-normal (e) (e) (e) Whitney Regresión Logística Cuantitativa Regresión normal Logística Rangos de Spearman o regresión lineal (d) Ploteo de datos, Pearson o datos, Pearson Rangos de Spearman y o rangos de regresión lineal Spearman Regresión lineal (d) Pearson y regresión lineal

• (a) Si se censuran los datos. • (b) La prueba de Kruskal-Wallis se usa para comparar variables ordinales o no normales para más de dos grupos, y es una generalización de la prueba de U de Mann-Whitney. • (c) El análisis de la varianza (ANOVA) es una técnica general, y una versión (ANOVA de una vía) se usa para comparar las variables distribuidas normalmente para más de dos grupos, y es el equivalente paramétrico de la prueba de Kruskal-Wallis. • (d) Si la variable resultado es la dependiente, entonces los residuos serán verosímilmente normal, entonces la distribución de la variable independiente no es importante. • (e) Hay varias técnicas más avanzadas, como la regresión de Poisson, por tratar con estas situaciones, pero requieren ciertas asunciones y es a menudo más fácil o dicotomizar la variable resultado o tratarla como continua.

Selección de la prueba estadística para observaciones pareadas o relacionadas Variable Prueba Nominal Prueba de Mc. Nemar Ordinal (categorías ordenadas) Wilcoxon Cuantitativo (Discreto o no-normal) Wilcoxon Cuantitativo (Normal *) Prueba t pareado * Es la diferencia entre las observaciones apareadas que deben ser verosímilmente normales.