Error Tipo

Ciencia: Conjunto de conocimientos que se organizan de forma sistemática y que se han obtenido a partir de la observación, experimentaciones y razonamientos dentro de áreas específicas.

http://concepto.de/concepto-de-ciencia/#ixzz3RIsx0h4R

Método científico: Es una serie de pasos que son necesarios para alcanzar el conocimiento científico. Para esto, es necesario utilizar los instrumentos adecuados para que el conocimiento sea válido. Este método, o pasos a seguir por el investigador, siempre deben ser explicados y detallados a lo largo de la investigación, para que sus receptores lo conozcan y puedan juzgar los resultados obtenidos.

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Investigación cualitativa, cuantitativa y mixta:

• Investigación cualitativa: Hace referencia a un grupo de métodos de investigación de base lingüístico- semiótica usada principalmente en ciencias sociales. Se suele considerar técnicas cualitativas todas aquellas distintas a la encuesta y al experimento. Es decir, entrevistas abiertas, grupos de discusión o técnicas de observación y observación participante.

http://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_cualitativa

• Investigación cuantitativa: Es el procedimiento de decisión que pretende decir, entre ciertas alternativas, usando magnitudes numéricas que pueden ser tratadas mediante herramientas del campo de la estadística.

http://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_cuantitativa

• Investigación mixta: Es el complemento natural de la investigación tradicional cualitativa y cuantitativa. Los métodos de investigación mixta ofrecen una gran promesa para la práctica de la investigación. La investigación de métodos mixtos es formalmente definida aquí como la búsqueda donde el investigador mezcla o combina métodos cuantitativos y cualitativos, filosóficamente es la "tercera ola”. Una característica clave de la investigación de métodos mixtos es su pluralismo metodológico o eclecticismo, que a menudo resulta en la investigación superior.

http://practicadocentemexico.blogspot.mx/2013/03/metodos-de-investigacion-mixto-un.html

Diseños de investigación: El diseño constituye la estructura de cualquier trabajo científico. Brinda dirección y sistematiza la investigación. Los diferentes tipos de diseños de investigación tienen diferentes ventajas y desventajas. El método que elijas afectará tus resultados y la manera en que concluyes los descubrimientos. La mayoría de los científicos está interesada en obtener observaciones fiables que pueden ayudar a la comprensión de un fenómeno.

https://explorable.com/es/disenos-de-investigacion

Tipos de variables: Se le llama variable a aquel elemento de un algoritmo, fórmula o proposición que representa un elemento no especificado de un determinad conjunto. A este conjunto se lo conoce bajo el nombre de universo de la variable y cada uno de sus elementos es un valor de la variable.

Existen distintos tipos de variables, algunos de ellos son:

Independiente: los valores de este tipo de variables no dependen del de otras, son representadas en el eje de las abscisas y en las funciones con la letra X.

Dependiente: los valores de estas variables, en cambio, son determinados por los que adquieran las otras variables. Se las representa en el eje de las ordenadas y se las representa con la letra Y en las funciones.

Cuantitativas: estas variables se expresan por medio de un número, lo que permite utilizarlas para operaciones aritméticas. Dentro de estas encontramos dos clases:

1. Continua: este tipo de variables puede adquirir valores existentes entre dos números.

2. Discreta: esta variable no puede adquirir valores intermedios entre dos números, sino aislados.

Cualitativas: hace alusión a aquellas cualidades que no se las puede medir numéricamente. Dentro de estas variables encontramos dos clases:

1. Variable cualitativa ordinal o cuasicuantitativa: este tipo de variables presentan modalidades no numéricas en las que hay un orden.

2. Variable cualitativa ordinal: en este tipo de variables, en cambio, las modalidades numéricas no pueden ser ordenadas bajo ningún criterio.

Aleatorias: son aquellas funciones que asocian un número real a cada elemento del espacio muestral E. Dentro de esta variable encontramos los siguientes tipos:

1. Variable aleatoria discreta: esta variable solamente puede adquirir valores enteros.

2. Variable aleatoria continua: a diferencia de la discreta, puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo de la recta real.

3. Variable aleatoria binominal: con esta variable se muestra el número de éxitos que se adquirieron en cada prueba de un experimento. Es como la discreta, que sólo adquiere valores enteros, pero de acuerdo a las pruebas realizadas.

Variable estadística bidimensional: en esta variable, a cada individuo se lo define con dos caracteres que son a su vez variables estadísticas entre las que existe relación: una de ellas es la variable dependiente mientras que la otra, la independiente.

http://www.tiposde.org/general/35-tipos-de-variables/

Estadística (descriptiva e inferencial):

• Estadística descriptiva: Es una gran parte de la estadística que se dedica a recolectar, ordenar, analizar y representar un conjunto de datos, con el fin de describir apropiadamente las características de este. Este análisis es muy básico. Aunque hay tendencia a generalizar a toda la población, las primeras conclusiones obtenidas tras un análisis descriptivo, es un estudio calculando una serie de medidas de tendencia central, para ver en qué medida los datos se agrupan o dispersan en torno a un valor central.

http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_descriptiva

• Estadística inferencial: Es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la misma. La estadística inferencial comprende como aspectos importantes:

La toma de muestras o muestreo, que se refiere a la forma adecuada de considerar una muestra que permita obtener conclusiones estadísticamente válidas y significativas.

 La estimación de parámetros o variables estadísticas, que permite estimar valores poblacionales a partir de muestras de mucho menor tamaño.

 El contraste de hipótesis, que permite decidir si dos muestras son estadísticamente diferentes, si un determinado procedimiento tiene un efecto estadístico significativo, etc.

 El diseño experimental.

 La inferencia bayesiana.

 Los métodos no paramétricos

http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_inferencial

Tipos de estadística: Existen distintos tipos de estadística:

Descriptiva o Deductiva: esta clase de estadística se utiliza con el propósito de recolectar, describir y resumir un conjunto de datos obtenidos. Estos pueden visualizarse de manera numérica y gráfica. Sin embargo, su uso se acota sólo al uso de la información obtenida. Es decir, que a partir de loa misma no se puede realizar ningún tipo de generalización.

Inferencial o Inductiva de manera contraria a la anterior, esta clase de estadística tiene la particularidad de que a partir de los datos muestrales que maneja, es posible realizar conclusiones y predicciones que incluyan a toda la población. Es decir, que los resultados obtenidos a partir del análisis y conclusión podrán ser extrapolados, y de esta forma realizar un pronóstico inclusivo. Las inferencias pueden presentarse a través de respuestas a preguntas del tipo si/no, relaciones entre una serie de variables, estimaciones numéricas, entre otras.

Aplicada: Está conformada por las dos clases de estadísticas anteriores. Su objetivo consiste en deducir resultados sobre un universo, a partir de una muestra determinada. Este tipo de estadística puede ser aplicada en cualquier área que no pertenezca a ella, tal como historia, psicología, etc.

Estadística matemática: se refiere al empleo de la estadística pero desde un punto de vista formal, a través del uso de distintas ramas propias de la matemática y de la teoría de la probabilidad. Su uso es necesario debido a que los datos que maneja la estadística matemática son aleatorios e inciertos.

http://www.tiposde.org/ciencias-exactas/209-tipos-de-estadisticas/

Probabilidad: Es un método por el cual se obtiene la frecuencia de un acontecimiento determinado mediante la realización de un experimento aleatorio, del que se conocen todos los resultados posibles, bajo condiciones suficientemente estables. La teoría de la probabilidad se usa extensamente en áreas como la estadística, la física, la matemática, las ciencias y la filosofía para sacar conclusiones sobre la probabilidad discreta de sucesos potenciales y la mecánica subyacente discreta de sistemas complejos, por lo tanto es la rama de las matemáticas que estudia, mide o determina a los experimentos o fenómenos aleatorios.

http://es.wikipedia.org/wiki/Probabilidad

Censo, población y muestra:

• Censo: Estudio exhaustivo de una o más características de todos los elementos de una población o colectivo. Los censos suelen realizarse para hacer un recuento de los miembros de una población.

http://diccio-mates.blogspot.mx/2010/05/censo.html

• Población: También llamada universo, es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones. También es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (inferir). Normalmente es demasiado grande para poder abarcarla, motivo por el cual se puede hacer necesaria la extracción de una muestra de ésta.

http://es.wikipedia.org/wiki/Poblaci%C3%B3n_estad%C3%ADstica

• Muestra: Es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística. Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta característica la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una información similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste (véanse las ventajas de la elección de una muestra, más abajo).

http://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica

Parámetro y estadística: Es un número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística. El cálculo de este número está bien definido, usualmente mediante una fórmula aritmética obtenida a partir de datos de la población. Los parámetros estadísticos son una consecuencia inevitable del propósito esencial de la estadística: crear un modelo de la realidad.

http://es.wikipedia.org/wiki/Par%C3%A1metro_estad%C3%ADstico

Lógica del contraste:

-Nivel de significación: Es estadísticamente significativo cuando no es probable que haya sido debido al azar. Una "diferencia estadísticamente significativa" solamente significa que hay evidencias estadísticas de que hay una diferencia; no significa que la diferencia sea grande, importante, o significativa en el sentido estricto de la palabra. El nivel de significación de un test es un concepto estadístico asociado a la verificación de una hipótesis. En pocas palabras, se define como la probabilidad de tomar la decisión de rechazar la hipótesis nula cuando ésta es verdadera (decisión conocida como error de tipo I, o "falso positivo"). La decisión se toma a menudo utilizando el valor p (o p-valor): si el valor p es inferior al nivel de significación, entonces la hipótesis nula es rechazada. Cuanto menor sea el valor p, más significativo será el resultado.

http://es.wikipedia.org/wiki/Significaci%C3%B3n_estad%C3%ADstica

-Error tipo 1: También denominado error de tipo alfa (α) o falso positivo, es el error que se comete cuando el investigador no acepta la hipótesis nula ( ) siendo esta verdadera en la población. Es equivalente a encontrar un resultado falso positivo, porque el investigador llega a la conclusión de que existe una diferencia entre las hipótesis cuando en realidad no existe. Se relaciona con el nivel de significancia estadística.

http://es.wikipedia.org/wiki/Errores_de_tipo_I_y_de_tipo_II

-Error tipo 2: También llamado error de tipo beta (β) (β es la probabilidad de que exista este error) o falso negativo, se comete cuando el investigador no rechaza la hipótesis nula siendo esta falsa en la población. Es equivalente a la probabilidad de un resultado falso negativo, ya que el investigador llega a la conclusión de que ha sido incapaz de encontrar una diferencia que existe en la realidad.

http://es.wikipedia.org/wiki/Errores_de_tipo_I_y_de_tipo_II

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