• Share
  • Email
  • Embed
  • Like
  • Save
  • Private Content
Estadistica analítica
 
  • 809 views

 

Statistics

Views

Total Views
809
Views on SlideShare
809
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
1
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Estadistica analítica Estadistica analítica Presentation Transcript

    • Conceptes d’estadística analítica: bi-variable i multivariable Metodologia R-3 Pedro J. Subías Loren ABS Canet de Mar
    • Estadística Descriptiva: Estimació d’un paràmetre poblacional. Resultat a la mostra Interval de confiança Estimació
    • Estadística Analítica: Inferència estadística. Diferència trobada a la mostra Contrast d’hipòtesis Inferència
    • Contrast d’hipòtesis
      • Formular la hipòtesis nul·la (H 0 ): no hi ha diferència entre els grups d’estudi. I la hipòtesis alternativa (H a ).
      • Calcular la probabilitat (p) de que els resultats siguin per atzar.
      • Decisió de rebuig o no de H 0 segons el nivell de p fixat als objectius de l’estudi.
    • Error  i error 
      • Error  (tipus I): Rebuig de H 0 quan aquesta es correcta. La probabilitat de cometre aquest error ve donada pel valor de p.
      • Error  (tipus II): no rebuig de H 0 quan aquesta es falsa. S’utilitza més el complementari: POTÈNCIA O PODER estadístic = 1 –  : capacitat d’una prova de detectar diferències quan aquestes existeixen.
    • Valor de p
      • El valor de p no mesura la força de l’associació ni la magnitud de les diferències.
    • Càlcul de p: Elecció de la prova estadística
      • Escala de mesura del criteri d’avaluació.
      • Escala de mesura del factor d’estudi.
      • Existència de mesures repetides: disseny aparellat (vs. Independent).
      • Condicions d’aplicació: proves paramètriques i no paramètriques.
    • Dissenys per grups amb dades independents r de Pearson r de Spearman ANOVA Kruskal-Wallis Comparació mitjanes ANOVA U-Mann-Witney Chi-2 Comparació de proporcions Proves Quantitativa + Quantitativa Quali (>2) + Quantitativa Quali (2) + Quantitativa Qualitativa + Qualitativa Variables
      • ANÀLISIS PRINCIPAL:
        • Comparació de proporcions o mitjanes amb dades aparellades.
        • Obtindrem si la resposta A es millor que la B.
      • ANÀLISIS SECUNDARI:
        • Prova independència Chi-2 per dades aparellades.
        • Prova independència coeficient de correlació
        • Obtindrem si la resposta a A es correlaciona amb la resposta a B
      Dissenys per grups amb dades aparellades
    • Anàlisis multivariant
      • Anàlisis en el que es determina la influencia d’un conjunt de factors causals (variables independents) sobre el resultat (variable dependent).
      • Si la variable dependent es quantitativa s’utilitza la regressió lineal múltiple.
      • Si la variable dependent es qualitativa s’utilitza la regressió logística.