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Tipos de estadistica inferencial

Tipos de estadistica inferencial

Tipos de pruebas de estadística inferencial

La estadística inferencial se utiliza para analizar los resultados y sacar conclusiones. Los expertos describen la estadística inferencial como las matemáticas y la lógica de cómo se puede hacer esta generalización de la muestra a la población (Kolawole, 2001). Estos procedimientos pueden utilizarse para estimar la probabilidad de que los datos recogidos se hayan producido por casualidad y para sacar conclusiones sobre una población más amplia de la que se han recogido muestras.

La estructura teórica significa que la estadística inferencial infiere de la muestra a la población. Determinan la probabilidad de las características de la población a partir de las características de la muestra y ayudan a evaluar la fuerza de la relación entre las variables independientes (causales) y las variables dependientes (de efecto).

La estadística inferencial está fuertemente asociada a la lógica de la comprobación de hipótesis. Una hipótesis es una declaración empíricamente verificable sobre la relación entre las variables independientes y dependientes y sus correspondientes medidas. En las pruebas de hipótesis, el objetivo principal suele ser rechazar la hipótesis nula. La prueba de hipótesis es un procedimiento inferencial que utiliza datos de muestra para evaluar la credibilidad de una hipótesis sobre una población.

Tipos de estadística inferencial en la investigación

La estadística inferencial permite hacer descripciones de los datos y extraer inferencias y conclusiones de los datos respectivos. Mediante la estadística inferencial, una persona puede concluir lo que puede pensar una población o cómo se ha visto afectada tomando datos de la muestra.

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La estadística inferencial utiliza datos de muestra porque es más rentable y menos tediosa que la recogida de datos de toda una población. Permite llegar a suposiciones razonables sobre la población más amplia basándose en las características de una muestra. Los métodos de muestreo tienen que ser imparciales y aleatorios para que las conclusiones e inferencias estadísticas puedan ser validadas.

Un estadístico es una métrica utilizada para proporcionar una visión general de una muestra, y un parámetro es una métrica utilizada para proporcionar una visión general de una población. Los dos tipos principales de estimación son la estimación por intervalos y la estimación puntual. La estimación de intervalo (por ejemplo, el intervalo de confianza) proporciona un rango de valores en el que un parámetro es un componente útil del análisis estadístico. Se refiere a las características que se utilizan para definir una población determinada. Se utiliza para es probable que se encuentre. Una estimación puntual es una estimación de un parámetro (por ejemplo, la media de la muestra).

Tipos de estadísticas inferenciales y sus usos

La estadística inferencial se utiliza para analizar los resultados y sacar conclusiones. Los expertos describen la estadística inferencial como las matemáticas y la lógica de cómo se puede hacer esta generalización de la muestra a la población (Kolawole, 2001). Estos procedimientos pueden utilizarse para estimar la probabilidad de que los datos recogidos se hayan producido por casualidad y para sacar conclusiones sobre una población más amplia de la que se han recogido muestras.

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La estructura teórica significa que la estadística inferencial infiere de la muestra a la población. Determinan la probabilidad de las características de la población a partir de las características de la muestra y ayudan a evaluar la fuerza de la relación entre las variables independientes (causales) y las variables dependientes (de efecto).

La estadística inferencial está fuertemente asociada a la lógica de la comprobación de hipótesis. Una hipótesis es una declaración empíricamente verificable sobre la relación entre las variables independientes y dependientes y sus correspondientes medidas. En las pruebas de hipótesis, el objetivo principal suele ser rechazar la hipótesis nula. La prueba de hipótesis es un procedimiento inferencial que utiliza datos de muestra para evaluar la credibilidad de una hipótesis sobre una población.

Tipos de estadística inferencial ppt

Cuando se tienen datos cuantitativos, se pueden analizar utilizando estadísticas descriptivas o inferenciales. Las estadísticas descriptivas hacen exactamente lo que parece: describen los datos. Las estadísticas descriptivas incluyen medidas de tendencia central (media, mediana, moda), medidas de variación (desviación estándar, varianza) y posición relativa (cuartiles, percentiles). Sin embargo, hay ocasiones en las que se desea sacar conclusiones sobre los datos. Esto puede incluir la realización de comparaciones a lo largo del tiempo, la comparación de diferentes grupos o el intento de realizar predicciones basadas en los datos que se han recogido.  La estadística inferencial se utiliza cuando se quiere ir más allá de la simple descripción o caracterización de los datos y sacar conclusiones basadas en ellos. Hay varios tipos de estadísticas inferenciales que se pueden calcular; a continuación se presentan algunos de los tipos más comunes:

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Una prueba t es una prueba estadística que puede utilizarse para comparar medias. Hay tres tipos básicos de pruebas t: la prueba t de una muestra, la prueba t de muestras independientes y la prueba t de muestras dependientes (o muestras pareadas). En todas las pruebas t, simplemente se observa la diferencia entre las medias y se divide esa diferencia por alguna medida de variación.