ESTADISTICA

• Hace referencia a las respuestas las explicaciones posibles y las tentativas sobre las cuestiones de la investigación. Hipótesis. Hipótesis de investigación o trabajo. Hipótesis nula. Hipótesis alternativa.

• Son proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables se simboliza como Hi o H1. Hipótesis. Hipótesis de investigación o trabajo. Hipótesis nula. Hipótesis alternativa.

• Proposiciones acerca de la relación entre variables solamente que sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de trabajo se simboliza como Ho. Hipótesis. Hipótesis de investigación o trabajo. Hipótesis nula. Hipótesis alternativa.

• Son posibilidades “alternas” ante la hipótesis de trabajo y nula ofrecen una decepción o explicación distinta a las que proporciona estos tipos de hipótesis se simboliza como Ha. Hipótesis. Hipótesis de investigación o trabajo. Hipótesis nula. Hipótesis alternativa.

Para pruebas de asociación o relación (si tienes variables categóricas) se utiliza: • CHI CUADRADA. • PRUEBA T DE STUDENT Y ANOVA. • CORRELACION DE PEARSON • REGRESION LINEAL.

Para comparación de medias (si son variables independientes categóricas) se utiliza: • CHI CUADRADA. • PRUEBA T DE STUDENT Y ANOVA. • CORRELACION DE PEARSON • REGRESION LINEAL.

Para correlación (si las variables independientes son cuantitativas) se utiliza: • CHI CUADRADA. • PRUEBA T DE STUDENT Y ANOVA. • CORRELACION DE PEARSON • REGRESION LINEAL.

En la prueba de chi cuadrada para poder formular la hipótesis se utiliza la palabra RELACION O ASOCIACION. Chi cuadrada. Prueba Studens. Prueba ANOVA. Correlación de Spearman (ρ o rs).

Para la formulación de la hipótesis se utiliza la palabra diferencia significativa: Existe diferencia o No existe diferencia. Chi cuadrada. Prueba Studens. Prueba ANOVA. Correlación de Spearman (ρ o rs).

Compara la media de una variable continua entre tres o más grupos. Chi cuadrada. Prueba Studens. Prueba ANOVA. Correlación de Spearman (ρ o rs).

Se obtiene de los datos que tienes en dos variables. Valores observados. Valores esperados. Chi calculado.

Los datos se obtienen con ayuda de la tabla de valores observados. Valores observados. Valores esperados. Chi calculado.

Los datos se obtienen de la tabla de valores observados y la tabla de valores esperados. Valores observados. Valores esperados. Chi calculado.

Formula de valor esperado: Total, del renglón * Total de columna / Gran total. Valor observado – Valor Esperado² / Valor esperado. Sumar los grados de libertad + nivel de significancia.

Formula de Chi cuadrada: Total, del renglón * Total de columna / Gran total. Valor observado – Valor Esperado² / Valor esperado. Sumar los grados de libertad + nivel de significancia.

Para comprobar que hipótesis se va a aceptar se tiene que. Total, del renglón * Total de columna / Gran total. Valor observado – Valor Esperado² / Valor esperado. Sumar los grados de libertad + nivel de significancia.

El valor del nivel de significancia es de. 0.5. valor de p.

Resultados de la comprobación: • Si el valor de chi calculado es menor que el valor crítico se. acepta la hipótesis nula (Ho). rechaza la hipótesis nula (Ho).

Resultados de la comprobación: • Si el valor de chi calculado es mayor que el valor crítico se. acepta la hipótesis nula (Ho). rechaza la hipótesis nula (Ho).

Este se obtiene tomando los valores de chi calculada y de los grados de libertad. 0.5. valor de p.

comprobar la hipótesis con el valor de p, donde si el valor de p es mayor o igual que 0.05. no existe relación significativa. existe relación significativa.

comprobar la hipótesis con el valor de p, donde si el valor de p es menor a 0.05. no existe relación significativa. existe relación significativa.

Para que prueba T se comparan dos medidas en el mismo grupo pre y post intervención. para muestras relacionadas. para muestras independientes.

Para que prueba T se comparan dos grupos diferentes. para muestras relacionadas. para muestras independientes.

Cuantas vías de ANOVA hablamos si solo hay una variable independiente categórica. ANOVA de una vía. ANOVA de dos vía.

Cuantas vías de ANOVA hablamos si dos variables independientes categóricas permitiendo observar si existe intervención entre ellas. ANOVA de una vía. ANOVA de dos vía.

Es una prueba no paramétrica que evalúa la fuerza y la dirección de una relación monotónica entre dos ordinales. Chi cuadrada. Prueba Studens. Prueba ANOVA. Correlación de Spearman (ρ o rs).

Cuál es el Valor de P en la Interpretación de Sperman cuando la Correlación es perfectamente positiva. +1. 0. -1.

Cuál es el Valor de P en la Interpretación de Sperman cuando No hay Correlación. +1. 0. -1.

Cuál es el Valor de P en la Interpretación de Sperman cuando la Correlación es perfectamente negativa. +1. 0. -1.

Cuál es el Valor de P en la Interpretación de Sperman cuando Hay una Correlación debil. 0.1 a 0.3. 0.4 a 0.6. 0.7 a 0.9. >9.

Cuál es el Valor de P en la Interpretación de Sperman cuando Hay una Correlación moderada. 0.1 a 0.3. 0.4 a 0.6. 0.7 a 0.9. >9.

Cuál es el Valor de P en la Interpretación de Sperman cuando Hay una Correlación fuerte. 0.1 a 0.3. 0.4 a 0.6. 0.7 a 0.9. >9.

Cuál es el Valor de P en la Interpretación de Sperman cuando Hay una Correlación muy fuerte. 0.1 a 0.3. 0.4 a 0.6. 0.7 a 0.9. >9.