Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud I

1. Introducción al análisis de datos
Qué es el análisis de datos
Para qué sirve el análisis de datos
Niveles de indagación: descriptivo, relacional, explicativo
Escalas de medida
Clasificación de Stevens
Rol de las escalas de medida
Programas informáticos para el análisis de datos
Ejercicios

2. Conceptos previos
Tipos de variables
Población y muestra
Parámetros y estadísticos
Muestreo
Variables aleatorias
Centro, dispersión y forma de la distribución
Probabilidad
Espacio muestral y sucesos
Concepto de probabilidad
Regla de la multiplicación
Regla de la suma
Apéndice 2
Combinatoria (reglas de contar)
Cómo seleccionar una muestra aleatoria
Ejercicios

3. Análisis descriptivo de variables categóricas
Tablas de frecuencias
Gráficos para variables categóricas
Análisis descriptivo de variables categóricas con SPSS
Variables dicotómicas
La distribución binomial
Variables politómicas
La distribución multinomial
Apéndice 3
Tablas de frecuencias con variables de respuesta múltiple
Ejercicios

4. Análisis descriptivo de variables cuantitativas
Cuantiles
Tendencia central
Media aritmética
Mediana
Estadísticos resistentes
Comparación entre estadísticos de tendencia central
Dispersión
Amplitudes
Desviaciones promedio
Varianza y desviación típica
Comparación entre estadísticos de dispersión
Coeficientes de variación
Forma de la distribución
Gráficos para variables cuantitativas
Índices de asimetría y curtosis
Análisis descriptivo de variables cuantitativas con SPSS
Análisis descriptivo y exploratorio
Apéndice 4
Reglas del sumatorio
Métodos para el cálculo de cuantiles
Sintaxis para algunos estadísticos no incluidos en SPSS
Ejercicios

5. Puntuaciones típicas y curva normal
Puntuaciones típicas (Z)
Puntuaciones típicas y percentiles
Escalas derivadas
Curva normal
Tabla de la curva normal
Aproximación de la distribución binomial a la normal
Puntuaciones típicas y curva normal con SPSS
Apéndice 5
La distribución ?2
La distribución t
Ejercicios

6. Las distribuciones muestrales
Qué es una distribución muestral
Un caso concreto
Otro caso concreto
El caso general
Distribución muestral del estadístico media
Distribución muestral del estadístico proporción
Importancia del tamaño muestral
Apéndice 6
Valor esperado y varianza del estadístico media
Distribución muestral del estadístico varianza
El método Monte Carlo
Ejercicios

7. Introducción a la inferencia estadística (I). La estimación de parámetros
Qué es la inferencia estadística
Estimación puntual
Propiedades de un buen estimador
Estimación por intervalos
Cómo interpretar un intervalo de confianza
Intervalo de confianza para el parámetro media
Intervalo de confianza para el parámetro proporción
Apéndice 7
Precisión de la estimación y tamaño de la muestra
Estimación por máxima verosimilitud
Estimación por mínimos cuadrados
Ejercicios

8. Introducción a la inferencia estadística (II). El contraste de hipótesis
El contraste de hipótesis
Las hipótesis estadísticas
Los supuestos del contraste
El estadístico del contraste y su distribución muestral
La regla de decisión
La decisión
Estimación por intervalos y contraste de hipótesis
Clasificación de los contrastes de hipótesis
Apéndice 8
Consideraciones sobre el nivel crítico (valor p)
Ejercicios

9. Inferencia con una variable
El contraste sobre una proporción (prueba binomial)
El contraste sobre una proporción con SPSS
La prueba X 2 de Pearson sobre bondad de ajuste
La prueba X 2 de Pearson sobre bondad de ajuste con SPSS
El contraste sobre una media (prueba T para una muestra)
Independencia y normalidad
El contraste sobre una media (prueba T para una muestra) con SPSS
Apéndice 9
Relación entre la distribución t, la distribución ?2 y la varianza
Supuestos del estadístico X 2 de Pearson
Ejercicios

10. Inferencia con dos variables categóricas
Variables categóricas
Tablas de contingencias
Tipos de frecuencias
Gráficos de barras agrupadas
Asociación en tablas de contingencias
La prueba X 2 de Pearson sobre independencia
Medidas de asociación
Residuos tipificados
Tablas de contingencias y gráficos de barras con SPSS
La prueba X 2 de Pearson sobre independencia con SPSS
Apéndice 10
Tablas de contingencias con variables de respuesta múltiple
Ejercicios

11. Inferencia con una variable categórica y una cuantitativa
La prueba T de Student para muestras independientes
Asumiendo varianzas iguales
Independencia, normalidad e igualdad de varianzas
No asumiendo varianzas iguales
La prueba T de Student para muestras independientes con SPSS
Apéndice 11
La distribución muestral del estadístico T asumiendo s1 = s2
El contraste sobre igualdad de varianzas
Ejercicios

12. Inferencia con dos variables cuantitativas
Muestras relacionadas
Comparar o relacionar
La prueba T de Student para muestras relacionadas
La prueba T de Student para muestras relacionadas con SPSS
Relación lineal
Diagramas de dispersión
Cuantificación de la intensidad de la relación: la covarianza
El coeficiente de correlación de Pearson: RXY
Contraste de hipótesis sobre el parámetro ?XY
Cómo interpretar el coeficiente de correlación RXY
Relación y causalidad
Relación lineal con SPSS
Apéndice 12
Contraste de hipótesis sobre ?XY = k0 (con k0 =/ 0)
Contraste de hipótesis sobre dos coeficientes de correlación
Ejercicios

Editorial: Síntesis
ISBN: 9788497566476
Publicado:8/2009
Páginas: 404
Idioma: Español
Encuadernación: Rústica