2. I.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
• - Distribución de frecuencias.
• - Medida de tendencia central : Media.
Mediana. Moda.
• - Medidas de variabilidad: Rango.
Desviación
estándar. Varianza.
3. II.- INFERENCIA
Sirve para estimar parámetros y probar
hipótesis.
Se basa en la distribución muestral.
- Análisis paramétrico: Coeficiente de
correlación. Prueba t, etc
- Análisis no paramétrico: Chi cuadrado.
Coeficiente de Spearman y Kendall
4. ANÁLISIS DE ESTADÍSTICA
DESCRIPTIVA.
• Busca brindar al investigador medidas de
resumen contenidos en todos los elementos de
una muestra predeterminada.
• I.- MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
• Muestran el valor intermedio de un conjunto de
valores. Son los valores medios o centrales de
una distribución que sirven para ubicarla dentro de
la escala de medición.
• Entre las medidas de tendencia central tenemos:
- MEDIA
- MEDIANA
- MODA
5. A.- LA MEDIA ARITMÉTICA
• La media aritmética es el valor obtenido por la suma de todos los
datos dividida entre el número de sumandos (datos existentes) . Es
el promedio aritmético de una distribución.
Para datos no agrupados:
Para datos agrupados: x = fx
n
6. TABLA 1. EDADES DE PACIENTES DEL PROGRAMA
DE REHABILITACIÓN FÍSICA- HOSPITAL DE
BREÑA- 2013
x
Clases
f
F
fx
20 - 24
22
1
3
22
24 - 28
26
3
4
78
28 - 32
30
8
12
240
32 - 36
34
9
21
306
40
646
Total
8. B.- LA MODA
• Es la categoría o puntuación que ocurre con
mayor frecuencia.
MODA DE DATOS AGRUPADOS:
Donde :
L = Limite inferior de la clase modal.
d1 = Diferencia entre la frecuencia de la clase modal y la frecuencia de
la clase anterior.
d2 = Diferencia entre la frecuencia de la clase modal y la frecuencia de
la clase posterior.
C = Intervalo de clase.
9. C.- LA MEDIANA
Es el valor que divide la distribución por la mitad. Esto
es, la mitad de los casos caen por debajo de la mediana
y la otra mitad se ubica por encima de ésta.
n = Número total de observaciones.
L = Limite inferior de la clase que contiene la mediana.
f = Frecuencia de la clase que contiene la mediana.
F = Frecuencia acumulada "menos de" de la clase
anterior.
C = Intérvalo de clase.
10. II.- MEDIDAS DE
VARIABILIDAD
• Son intervalos que indican la dispersión de los
datos en la escala de medición. Y responden a
la pregunta: ¿dónde están diseminadas las
puntuaciones o los valores obtenidos?
• A) EL RANGO
• También llamado recorrido. Es la diferencia
entre la puntuación mayor y la puntuación
menor. Se calcula así: XM - X m (puntuación
mayor menos puntuación menor). Si tenemos
los siguientes valores:
• 17, 18, 20, 24. 28, 28, 30, 31, 33
• El rango será; R= 33 – 17 = 16
11. B.- VARIANZA
• La varianza es la medida de dispersión
que mejor expresa la variabilidad del
fenómeno que estamos estudiando. Se
define como la media aritmética de las
desviaciones al cuadrado entre cada valor
de la variable y la media aritmética.
12. C.- LA DESVIACIÓN ESTÁNDAR O
TÍPICA
• La desviación estándar se interpreta como
cuánto se desvía en relación a la media un
conjunto de puntuaciones.
• corresponde exactamente a la raíz cuadrada
de la varianza.
13. II .- INFERENCIA
A) ANÁLISIS PARÁMETRICOS
1) COEFICIENTE DE VARIACIÓN
• Es el cociente de dividir la Desviación
Estándar por la Media Aritmética.
• A mayor valor de C.V. mayor
heterogeneidad de los valores de la
variable; y a menor C.V., Mayor
homogeneidad en los valores de la
variable.
• CV=
x 100
14. T DE STUDENT
• Es una prueba estadística para evaluar si
dos grupos difieren entre sí de manera
significativa respecto a sus medias en una
variable.
15. • Donde:
t = valor estadístico del procedimiento.
d = Valor promedio o media aritmética de
las diferencias entre los momentos antes y
después.
sd = desviación estándar de las
diferencias entre los momentos antes y
después.
N = tamaño de la muestra.
16. • La media aritmética de las diferencias se obtiene de la
manera siguiente:
• La desviación estándar de las diferencias se logra como
sigue:
17. Pasos para trabajar la t de
student
• Ordenar los datos en función de los momentos antes y
después, y obtener las diferencias entre ambos.
• Calcular la media aritmética de las diferencias (d ).
• Calcular la desviación estándar de las diferencias (sd).
• Calcular el valor de t por medio de la ecuación.
• Calcular los grados de libertad (gl) gl = N - 1.
• Comparar el valor de t calculado con respecto a
grados de libertad en la tabla respectiva, a fin de
obtener la probabilidad.
• Decidir si se acepta o rechaza la hipótesis.
•
