1. pruebas Univariadas
  2. pruebas dentro de los sujetos
  3. pruebas entre sujetos
  4. Medidas de Asociación
  5. Análisis de predicción
  6. Análisis de clasificación

resumen

encontrar la prueba estadística adecuada es fácil si conoce

  1. El tipo básico de prueba que está buscando y
  2. los niveles de medición de las variables implicadas.

para cada tipo y nivel de medición, este tutorial señala inmediatamente la prueba estadística correcta., También definiremos brevemente los 6 tipos básicos de pruebas y los ilustraremos con ejemplos simples.

Descripción Univariante de Pruebas

NIVEL de MEDICIÓN HIPÓTESIS NULA PRUEBA
Dicotómica proporción de la Población = x? prueba Binomial
prueba Z para 1 proporción
categórica distribución de la población = f(x)? prueba de bondad de ajuste Chi-cuadrado
cuantitativo media de población = x?, One-sample t-test
Population median = x? Sign test for 1 median
Population distribution = f(x)? Kolmogorov-Smirnov test
Shapiro-Wilk test

Univariate Tests – Quick Definition

Univariate tests are tests that involve only 1 variable.,Las pruebas univariadas prueban si

  1. algún parámetro de la población-generalmente una media o mediana – es igual a algún valor hipotético o
  2. alguna distribución de la población es igual a alguna función, a menudo la distribución normal.

un ejemplo de libro de texto es una prueba t de una muestra: prueba si una media de población-un parámetro – es igual a algún valor x. esta prueba involucra solo 1 variable (incluso si hay muchas más en su archivo de datos).,ABLES

DICHOTOMOUS McNemar test Cochran Q test NOMINAL (No disponible) (No disponible) ORDINAL Wilcoxon signed-ranks test
Sign test for 2 related medians prueba de Friedman cuantitativo muestras emparejadas prueba t medidas repetidas Anova

dentro de los sujetos pruebas-definición rápida

dentro de los sujetos pruebas comparar 2+ variables
medido en los mismos sujetos (a menudo personas).,Un ejemplo es medidas repetidas ANOVA: prueba si 3 + variables medidas en los mismos sujetos tienen medias de población iguales.

Las pruebas dentro de los sujetos también se conocen como

  • pruebas de muestras emparejadas (como en una prueba t de muestras emparejadas) o pruebas de muestras relacionadas con
  • .

» muestras relacionadas «se refiere a los sujetos internos y» K » significa 3+.,st para 2+ medianas independientes

prueba de Kruskal-Wallis (rangos medios)
prueba Mediana para 2+ medianas independientes cuantitativo muestras independientes prueba t (MEDIAS)
prueba de Levene (varianzas) ANOVA unidireccional (MEDIAS)
prueba de Levene (varianzas)

pruebas entre sujetos-definición rápida

las pruebas entre sujetos examinan si 2+ subpoblaciones
son idénticas con respecto a

  • Un parámetro (media de la población, desviación estándar o proporción) o
  • una distribución.,

el ejemplo más conocido es un ANOVA unidireccional como se ilustra a continuación. Nótese que las subpoblaciones están representadas por submuestras-grupos de observaciones indicados por alguna variable categórica.

las pruebas»entre sujetos» también se conocen como pruebas de «muestras independientes», como la prueba t de muestras independientes. «Muestras independientes» significa que las submuestras no se superponen: cada observación pertenece solo a 1 submuestra.,tr>

NOMINAL Eta al cuadrado Cramér V Cramér V DICOTÓMICA Punto-biserial correlación
correlación Biserial correlación de Spearman
tau de Kendall
Polychoric correlación Cramér V Phi coeficiente
Tetracóricas correlación

la Asociación de Medidas – Definición Rápida

medidas de Asociación son los números que indican
hasta qué punto 2 variables están asociadas.,La medida de asociación más conocida es la correlación de Pearson: un número que nos dice hasta qué punto 2 variables cuantitativas están relacionadas linealmente. La siguiente ilustración visualiza las correlaciones como gráficas de dispersión.,>

OUTCOME VARIABLE ANALYSIS Quantitative (Multiple) linear regression analysis Ordinal Discriminant analysis or ordinal regression analysis Nominal Discriminant analysis or nominal regression analysis Dichotomous Logistic regression

Prediction Analyses – Quick Definition

Prediction tests examine how and to what extent
a variable can be predicted from 1+ other variables.,El ejemplo más simple es la regresión lineal simple como se ilustra a continuación.

Los análisis de Predicción a veces asumen silenciosamente la causalidad: lo que predice alguna variable a menudo se piensa que afecta a esta variable. Dependiendo del contenido de un análisis,la causalidad puede o no ser plausible.Sin embargo, tenga en cuenta que los análisis que se enumeran a continuación no prueban la causalidad.

análisis de clasificación

los análisis de clasificación intentan identificar y describir grupos de observaciones o variables.,Los 2 tipos principales de análisis de clasificación son

  • Análisis Factorial para encontrar grupos de variables («factores») y
  • análisis cluster para encontrar grupos de observaciones («clusters»).

El Análisis Factorial se basa en correlaciones o covarianzas. Se supone que los grupos de variables que se correlacionan fuertemente miden factores subyacentes similares, a veces llamados «constructos». La idea básica se ilustra a continuación.

El análisis de clústeres se basa en distancias entre observaciones, a menudo personas., Se supone que los grupos de observaciones con pequeñas distancias entre ellos representan grupos tales como segmentos de mercado.

derecha. Por lo que va a hacer para una visión general básica. Espero que haya encontrado esta guía útil! Y por último pero no menos importante,

gracias por leer!