SESIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Y TIC: TEMA 12.

CONCORDANCIA Y CORRELACIÓN 

Correlación paramétrica: Pearson. Correlación no paramétrica: Spearman.

INFERENCIA ESTADÍSTICA

• Estimación
• Puntual
• Por intervalos
• Contraste de hipótesis
• Métodos paramétricos
• T-Student
• Anova
• Fisher
• Pearson
• Métodos no paramétricos
• U-Mann
• K-W
• Tablas de contingencia

MODELO DE ANÁLISIS DE REGRESIÓN

• Simple
• Lineal
• No lineal
• Múltiple
• Lineal 
• No lineal

Regresión lineal simple: correlación y determinación 

Se trata de estudiar la asociación lineal entre dos variables cuantitativas  

• Regresión lineal simple: una sola variable independiente 
• Regresión lineal múltiple: más de una variable independiente

Modelos lineales deterministas: la variable independiente determine el valor de la variable dependiente. Entonces para cada valor de la variable independiente sólo habría un valor de la dependiente 

Modelos lineales probabilísticos: Para cada valor de la variable independiente existe una distribución de probabilidad de valores de la dependiente, con una probabilidad entre 0 y 1.

Análisis de Correlación

Se utiliza con el propósito de de disponer de un indicador cuantitativo que permite sintetizar el grado de la asociación entre variables.

El coeficiente de Correlación por Rango de o rho de Spearman es una medida de asociación que requiere que ambas variables en estudio sean medidas por lo menos en una escala ordinal