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Evidencia 2 Estadística no paramétrica Lorena Yavico


Enviado por   •  11 de Noviembre de 2015  •  Informes  •  2.295 Palabras (10 Páginas)  •  988 Visitas

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Nombre: LORENA YAVICO

Matrícula: 2720807

Nombre del curso: 

Estadística no paramétrica  

Nombre del profesor:

Gerardo Espinosa Garza

Módulo 2: Modelo de regresión y estadística no paramétrica

Evidencia 2

Reporte

Fecha: 06 de Marzo de 2015

Bibliografía:

  • Cantú, P. y Gómez, L. (2003). El valor de la estadística para la salud pública. Revista de la Facultad de Salud Pública y Nutrición, 4(1). Recuperado de http://www.respyn.uanl.mx/iv/1/ensayos/bioestadistica.html
  • Daniel, W. W. (2006) Bioestadística. Base para el análisis de las ciencias de la salud. México: Limusa-Wiley.
  • García, M. (2003). Pruebas de hipótesis. Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. Descartes 2D. Recuperado de http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/Muestreo_Inferencia_Estadistica/pruebas_hipotesis.html
  • Wayne, D. (2005). Bioestadística: Base para el análisis de las ciencias de la salud. México: Limusa Wiley.
  • Baker, B. L., Landen, S. J. y Kashima, K. J. (1991). Effects of parent training on families of children with mental retardation: Increased burden or generalized benefit? American Journal on Mental Retardation, 96(2), 127-36.
  • Díaz, P. y Fernández, P. (2001). Métodos paramétricos para la comprobación de dos medias. T de Student. Fisterra.com Atención Primaria en la Red. Recuperado de http://www.fisterra.com/mbe/investiga/t_student/t_student.asp
  • Blair, C. y Taylor, R. (2008). Bioestadística. México: Pearson Education. 
  • Senra Varela, A. y Senra Varela, M. (2008). La tesis doctoral de Medicina. Argentina: Díaz de Santos.
  • Reynaga, J. (s.f.). Prueba de bondad de ajuste. Recuperado de http://www.facmed.unam.mx/deptos/salud/censenanza/planunico/spii/antologia2012/3.pdf
  • Martínez, B. (s.f.). Estadística no paramétricaUniversidad mayor, Facultad de odontología bioestadística. Recuperado de http://patoral.umayor.cl/anestbas/est_nopara.html
  • Supo, J. (2013, 26 de junio). Comparar grupos: U de Mann-Whitney [Archivo de video]. Recuperado dehttp://bioestadistico.com/comparar-grupos-u-de-mann-whitney

Objetivo: Presentación de un caso donde la herramienta a utilizar sea el análisis de varianza o estadística no paramétrica.

Procedimiento:

  • Busqué un caso que contenga datos observados sobre la obesidad
  • Indentifique la base de datos con la que cuento
  • Determiné el tipo de variables que dispongo para el análisis
  • Identifiqué si proceden de una población de la cual se conozca su modelo
  • Describí la problemática a resolver
  • Establecí un método de solución que defina la forma y secuencia para resolver le problema
  • Indiqué el uso de software estadístico y las razones de su selección
  • Elaboré un reporte que incluye planteamiento del problema, metodología de solución, interpretación de resultados y conclusión

Resultados:

  1. Busca en sitios confiables, como la Biblioteca Digital, un caso que contenga datos observados que requiera un análisis estadístico. Es deseable que el ámbito de estudio corresponda al área de salud (psicología, nutrición, etc.), para que puedas identificar características afines a tu carrera profesional.
  2. De acuerdo al caso seleccionado, realiza lo que a continuación se te solicita:
  1. Identifica la base de datos con que cuentas.
  2. Identifica el tipo de variables de que se dispone: cuantitativa o cualitativa, de tipo nominal u ordinal, etc.
  3. Identifica si proceden de una población de la cual se conozca su modelo.
  1. Describe ampliamente y de forma fundamentada la problemática a resolver.
  2. Establece un método de solución que defina la forma y secuencia para resolver el problema.
  3. Indica el uso de software estadístico en caso de que aplique, eligiendo entre Excel y SPSS y las razones de su selección.
  4. Realiza un reporte que incluya:
  1. Planteamiento del problema
  2. Metodología de solución
  3. Interpretación de resultados
  4. Conclusiones

1. Para la presente evidencia investigué acerca de una problemática de salud de mucha relevancia en México: la obesidad.

2. Los métodos de muestras múltiples tienen como objetivo la comparación de un mismo parámetro entre dos o más poblaciones o la relación de dos o más variables establecidas para un mismo individuo. Si se desea contrastar las diferencias de tres o más grupos, la prueba de análisis de varianza (ANOVA) resulta la más adecuada. Se busca saber si existen diferencias en el promedio de una variable en dos o más grupos. El objetivo del análisis de varianza es comparar los diversos valores medios para determinar si alguno de ellos difiere significativamente del resto. El método de análisis de varianza de un factor (ANOVA) es una prueba de hipótesis y se considera una extensión de la prueba t de muestras independientes. Sirve para comparar varios grupos en una variable cuantitativa. A la variable categórica (nominal u ordinal) que define los grupos que se quieren comparar se le llama independiente o factor y se representa por VI. A la variable cuantitativa en la que se desea comparar los grupos se la llama dependiente y se representa así VD. La hipótesis que se pone a prueba en el análisis de varianza de un factor es que las medias poblacionales son iguales. La estrategia para poner a prueba esa hipótesis de igualdad de medias consiste en obtener un estadístico llamado F que refleja el grado de parecido existente entre las medias que se están comparando. Para verificar si la H0  es aceptada o rechazada, podemos utilizar la prueba F, aplicando como estadístico de contraste la siguiente relación:    

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