Resumen estadistica

La probabilidad de un determinado acontecimiento se define como la posibilidad de presentación de ese acontecimiento. Esa frecuencia esperada de presentación puede basarse en un conocimiento de las condiciones que determinan que se produzca el fenómeno.

La Place: Define la probabilidad a priori en el sentido de que podemos determinar la probabilidad de los hechos sin necesidad de investigación empírica alguna.

Kolmogorof agrega el concepto a posteriori. Y plantea 3 leyes:

• El valor numérico de la probabilidad es siempre un número positivo o nulo, pero nunca puede ser mayor que 1. Entre 0 y 1.
• La ley de la suma: Si dos hechos A y B se excluyen mutuamente, la posibilidad de obtener A o B es igual a la probabilidad de obtener A más la probabilidad de obtener B. (Excluirse mutuamente significa que no ocurren simultáneamente): p (A) + p (B)
• La ley de la multiplicación: La probabilidad de ocurrencia de dos o más eventos estadísticamente independientes es igual al producto de sus probabilidades individuales. p (A) x p (B)

La distribución probabilística de la curva normal sirve para describir la frecuencia de ocurrencia de muchos hechos variables con un grado relativamente alto de exactitud, se utiliza para situaciones esperables, donde los eventos se comportan siempre de igual manera. Las distribuciones normales son un tipo de distribuciones simétricas en forma de campana, que son útiles para describir datos del mundo real. La distribución normal estándar, representada por la letra Z, tiene una media de 0 y una desviación estándar de 1. Para aplicar datos a la curva normal deben ser de variable continua (intervalar o racional), y números grandes.

        Las propiedades de la curva normal son: su simetría, es decir, posee un 50% inferior y un 50% superior. También es asintótica, lo cual significa que tiene una representación hacia el infinito, es abierta. Representa el 99,74% de los casos. Otorga datos probabilísticos, es decir, mide la posibilidad de que un evento ocurra de 0 a 1. La media, mediana y modo coinciden en el punto superior de la curva. Una unidad de análisis serpa estadísticamente normal cuando está dentro del rango -1 y 1.

El puntaje Z es la unidad de medida de la curva normal, definido como unidades de desvío de la M. 0z es el promedio. M (0), s (1). Z da información de cuan alejado o cerca estoy de la M. Lo saco mediante: (X – M) / s =

• De [-3z a +3z] abarca el 99.74% de la muestra.
• De [-2z a +2z] abarca el 95,45% de la muestra.
• De [-1z a +1z] abarca el 68,26% de la muestra. Muestra estadísticamente normal.

Puntaje Z derivado: 50+10 x Z = . Posee M (50) y s (10).

Escala percentilar: En términos de percentiles. A cuántos sujetos supera con ese rendimiento. Acumulación de valores percentilares en el medio. En qué posición me ubico respecto a los otros casos. No tiene una linealidad exacta con las otras equivalencias debido a la acumulación de valores percentilares en el medio. Deformación como plastilina.

Si tengo Puntaje Z, voy a la tabla a encontrar la probabilidad, lo multiplico por 100 para que sea porcentaje, y luego redondeo en percentil. Son formas equivalentes de expresarlo.

Si tengo el percentil, lo paso a porcentaje, lo paso a probabilidad, lo ubico en la tabla y me da el número Z. Para saber el valor de X= (Z x s) + M

        Hay 4 modelos teóricos de distribución de frecuencia teórica

Modelo de distribución T de Student: Variable T de student, con puntaje T, es otra distribución probabilística. Será con variables continuas y números chicos.

Modelo de distribución Binomial: Con variables continuas y discretas, trabaja graficando con barras. Nivel de medición intervalar y racional.

Modelo de distribución Chi Cuadrado: Si la variable es cualitativa, posee grados de libertad y significación. Trabaja con niveles de medición nominal y ordinal.

Modelo de distribución de la Curva Normal: Trabaja con variables cuantitativas continuas y nivel de medición intervalar y racional.

Cuando las medidas descriptivas se emplean para estudiar dos o más variables, de modo conjunto, se denominan medidas de asociación. Las medidas de asociación, según sus usos, se clasifican en medidas de correlación y medidas de regresión.

Asociación entre variables cualitativas: Cuando se dispone de los datos de dos variables cualitativas para todos los sujetos de una muestra se puede elaborar la denominada Tabla de Contingencia.

La correlación es la técnica estadística que estudia el problema de medir la intensidad o el grado de relación que existe entre las variables que se investigan. Si la correlación se mide entre dos variables, se dice que es simple y cuando es entre tres o más, se llama correlación múltiple. Para medir el grado de correlación entre las variables, se utilizan los coeficientes de correlación.

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