Aprende estadística y más...!

Esta asignatura que al principio me parecía súper extraña y complicada (que me sigue pareciendo), ha terminado siendo muy interesante, sobre todo lo que fue el trabajo de investigación y los programas que tuvimos que utilizar. En mi opinión me parece bastante útil pero no me gusta nada, porque me parece todo muy informático y ese "mundo" a mi no me termina de gustar. Me quedo con que me lo he pasado bien en los seminarios y haciendo Kahoot en clases, que la verdad estaba muy bien porque así sabias si te habías enterado más o menos o no de lo que se había dado en clase. Los conocimientos que se impartían en clase algunos eran faciles y otros muy complicados, porque en el instituto estadística no se suele dar en bachillerato (por lo menos en el mio) y las matemáticas en mi caso hacía como 2 años que no daba nada pero aún así he terminado aprendiendo bastantes cosas que es lo importante. Ahora solo queda ver como es el examen y esperar que no sea muy difícil y aprobarla y ...

En este seminario expusimos mi grupo (María Granados, María Pardal, Isabel Jiménez y Claudia Álvarez) y yo nuestro trabajo de investigación, que trataba sobre el grado de conocimiento en los jóvenes sobre el virus del papiloma humano. Nos costo bastante realizar este trabajo, por la extensión y dificultad, porque la verdad es que era un trabajo de fin de grado y era la primera vez que nos enfrentabamos a algo así. Empezamos buscando algún cuestionario validado, para encuestar a los jóvenes, lo tuvimos realmente fácil a encuestar jóvenes porque una de nuestras compañeras, vive en una residencia, por lo tanto elegimos su zona para la investigación y de allí sacamos las encuestas. Una vez reunidos todos los cuestionarios lo fuimos metiendo en Epi Info, nos llevo bastante tiempo, porque no sabíamos muy bien como nos iba a salir, a pesar de que en un seminario nos explicaron como iba, pero la verdad es que era bastante complicado. Cuando obtuvimos los resultados en Epi Info, ya nos ...

La regresión lineal simple se trata de estudiar la asociación lineal entre dos variables cuantitativas, esta regresión consta de una sóla variable independiente y la regresión lineal múltiple consta de más de una variable independiente. Hay dos modelos: 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. El análisis de correlación se utiliza con el propósito de disponer de un indicador cuantitativo que permite sintetizar el grado de la asociación entre variables. El coeficiente de correlación r de Pearson (r), (Rxy): es un coeficiente que mide el grado de relación de dependencia que existe entre las variables (x,y), cuyos v...

Pruebas no paramétricas: análisis bivariado de variables cualitativas, test de hipótesis chi-cuadrado sirve para comprobar dos variables cualitativas (dependiente e independiente), el razonamiento a seguir es que suponemos la hipótesis cierta y estudiamos cómo es de probable que siendo iguales los dos grupos a comparar se obtengan resultados como los obtenidos o haber encontrado diferencias más grandes por grupos. La prueba de chi-cuadrado se utiliza para comprobar si la diferencia en los datos que observamos es debida al azar o es debida a algo más. Las condiciones para aplicar chi cuadrado: Las observaciones deben ser independientes Se tienen que utilizar variables cualitativas En más de 50 casos Las frecuencias teóricas o esperadas en cada casilla de clasificación no deben ser inferiores a 5. Si no se cumplen estos requisitos, se utilizan pruebas paramétricas: Se utiliza el estadístico Fisher Corrección de continuidad de Yates  Para determinar si dos variables cu...

En este seminario el profesor nos explicó y repasó la teoría más importante para el examen. Comenzó repasando las medidas descriptivas; la de posición(cuantiles, percentiles, cuartiles...), la de centralización(media,mediana y moda), la de dispersión(varianza, desviación típica...) y la forma (la asimetría y la curtosis). Hasta ese momento no tuve ningún problema porque lo entendía, pero llegamos a la estadística inferencial y se complicó bastante. Para empezar diferenciamos los conceptos de hipótesis nula e hipótesis alternativa y los dos tipos de errores que nos encontraremos; el error tipo I (alfa) y el error y tipo II (beta). Nos explicó que dependiendo de las variables tendremos diferentes pruebas de contrastes. Cualitativa y cualitativa obtendremos la prueba de contraste de chi cuadrado, cualitativa y cuantitativa obtendremos la de t de Student y cuantitativa y cuantitativa tendremos la regresión lineal simple. Comenzó explicando como se hacían los problemas de chi cuadrado...

La significación estadística es una de las formas de inferencia estadística, permite contrastar hipótesis y relacionarlo con el método científico, se parte de la hipótesis nula frente a la hipótesis alternativa y nos permite tomar decisiones, cuantificando el error. Hipótesis estadística es una creencia sobre los parámetros de una o más poblaciones. Se encuentran la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula contempla la no existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan y la hipótesis alternativa contempla la existencia de diferencias entre los parámetros que se comparan. Contrastes de  hipótesis sirven para controlar los errores aleatorios, además del cálculo de intervalos de confianza, contamos con una segunda herramienta en el proceso de inferencia estadística: los tests.  Según el nivel de significación que hayamos preestablecido (habitualmente un 95%) las soluciones pueden ser: -p > 0,05 en este caso no podemos rechaza...