Guia de estudio estadistica

1. DIAGRAMA DE CAJAS: Herramienta de análisis exploratorio de datos, permite estudiar la simetría de los datos, detectar valores atípicos y vislumbrar un ajuste de los datos a una distribución de frecuencias determinada. El BOGOTE es el rango, las cajitas es la media de la varianza y la línea horizontal que divide a la cajita es la mediana. (si esta línea esta en el centro de la caja no existeasimetría en la variable).
2. ANOVA: Análisis de Varianza es una herramienta potente y eficaz para resolver las variables de homogeneidad de K poblaciones representadas por las variables en donde suponemos la varianza común aunque sea desconocida. Permite contrastar simultáneamente la igualdad de las K Medias.
ANOVA: Es una técnica estadística utilizada para analizar la relación entre unavariable dependiente métrica y varias variables independientes no métricas. Mide la significación estadística de las diferencias entre las medias de los grupos determinados en la variable dependiente por los valores de las variables independientes.

3. ANCOVA: El análisis de la covarianza simple es una técnica de estadística utilizada para analizar la relación entre una variable dependientemétrica y varias variables independientes. Las métricas son las variables.
4. SUPUESTOS:
a. NORMALIDAD: Técnica robusta frente a desviaciones de la normalidad
b. INDEPENDENCIA: De observaciones muestrales representando gráficamente los residuos.
c. HOMOCEDASTICIDAD: Varianzas poblacionales homogéneas.
5. PRUEBA DE LEVENE: Permite contrastar la hipótesis nula, es decir la homocedasticidad.Ejemplo si la significancia es menor a .05 se rechaza hipótesis nula.
6. PRUEBA ROBUSTA F (ANOVA DE UN FACTOR) Asume homocedasticidad entre las variables. Entre más grande es F más grande son las diferencias entre las medias.
N= variabilidad intergrupo: Estimación de la varianza poblacional basada en la variabilidad existente entre las medias de cada grupo.
S= Variabilidad INTRAGRUPO:Estimación de la varianza poblacional basada en la variabilidad dentro de cada grupo.
7. Robusta de Igualdad de medias (Welch/Brown- Forsythe). Prueba Robusta alternativa a la F. que asume homocedasticidad.
8. PRUEBAS POST HOC. (TURKEY Y GAMES HOWELL). Identifican subconjuntos homogéneos de medias que no se diferencian entre sí. Las comparaciones múltiples por parejas contrastan la diferencia entrecada pareja de medias y dan lugar a una matriz donde los asteriscos indican las medias de grupo significativamente diferentes a un nivel de alfa 0.05. Las que no tienen asterisco son varianzas iguales. Las que tienen asterisco son varianzas diferentes. Y que la significancia sea menor a .05.

9. (CORRIENDO EL MODELO LINEAL GENERAL) Estimaciones de parámetros: T- student. A partir de losparámetros se obtienen las medias que el modelo estima para cada nivel y combinaciones de niveles. El estadístico t contrasta la hipótesis de que un determinado parámetro vale cero en la población al 95 % de confianza.
10. PRUEBA DE LOS SUJETOS (MEDIA CUADRATICA R CUADRADA). O r ajustado indica que tanto explican la varianza de variables independientes (factores) a nuestra variabledependiente. Lo optimo que sea .80
11. ANALISIS DE CONGLOMERADOS O CLUSTER: Técnica de data mini de clasificación automática de datos. Su finalidad esencial es revela concentraciones en los datos ( Escasos o variables) para su agrupamiento eficiente en clúster ( o conglomerados) según su homogeneidad.
12. DIVISION DE CONGLOMERADOS:
a. No jerárquicos: Métodos partitivos o de optimización tienen comoobjetivo realizar una sola participación de individuos en K grupos… El investigador debe especificar a priori los grupos que deben ser formados.
b. Jerárquico: Aquellos que configuran grupos con estructura arborescente, de forma que clúster de niveles más bajos van siendo englobados en otros de niveles superiores.
13. ESTADISTICOS DESCRIPTIVOS SIN ESTANDARIZAR: No existe punto de comparación...