Análisis Inferencial de Datos
inferencias por análisis de varianza, estimación de media aritmética y prueba de hipótesis
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What You Will Learn!
- Inferencia: concepto, tipos
- Muestreo no-probabilístico
- Muestreo probabilístico
- Estimación de media aritmética
- Prueba de Hipótesis
Description
1. Presentación
Del profesor.
De los contenidos del curso.
Objetivos del análisis inferencial.
2. Inferencia.
Concepto.
Clases de Inferencia
Inferencia deductiva
Inferencia inductiva
Inferencia abductiva
Para qué se realizan inferencias?
3. Población general, población de trabajo y muestra
Concepto de población general
Concepto de población de trabajo
Concepto de muestra
Diferencias
4. Muestreo no-probabilístico: para estudiantes de último año de primaria e inicios del bachillerato o personas del común.
Muestreo por conveniencia
Muestreo intencional
Muestreo por cuotas
Muestreo por referidos (bola de nieve)
5. Muestreo Probabilístico
Concepto
Trabajos de baja complejidad: para estudiantes de educación secundaria.
Muestreo por el método de la raíz cuadrada
Muestreo por el método del diez por ciento más un elemento
Trabajos de mediana complejidad: para estudiantes de educación media.
Muestreo sistemático
Muestreo por estratificación
Muestreo por conglomerados
6. Trabajos de alta complejidad: para estudiantes universitarios o profesionales en ejercicio.
Análisis de Varianza
Para dos muestras
Para tres muestras
Estimación de media aritmética
Prueba de Hipótesis: procedimiento para rechazar la hipótesis nula luego de que ésta y hipótesis alternativa han sido escritas con base en el principio del tercero excluido.
7. Ciencia
Método Hipotético-Deductivo: supuestos de partida para su aplicación.
Método Hipotético-Deductivo: procedimiento a aplicar para obtener conocimientp objetivo.
Método Hipotético-Deductivo: Ejemplo de una situación real.
Qué es Ciencia?
La Navaja de Ocam.. las más de las veces, el razonamiento con menos supuestos es el que tiene mayor probabilidad de ser cierto.
Méntes no entrenadas y mentes enfermas: percepción de hechos no reales como si fueran reales.
Agradecimiento por el cumplimiento de las actividades asignadas en el curso.
Who Should Attend!
- Personas con conocimientos de análisis de datos exploratorio y descriptivo