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- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_Biologicas_(McDonald)/02%3A_Pruebas_para_variables_nominales/2.10%3A_Prueba_Cochran-Mantel-HaenszelUse la prueba Cochran—Mantel—Haenszel (que a veces se llama prueba Mantel—Haenszel) para pruebas repetidas de independencia. La situación más común es que tienes múltiples tablas 2×2 de independencia;...Use la prueba Cochran—Mantel—Haenszel (que a veces se llama prueba Mantel—Haenszel) para pruebas repetidas de independencia. La situación más común es que tienes múltiples tablas 2×2 de independencia; estás analizando el tipo de experimento que analizarías con una prueba de independencia, y has hecho el experimento varias veces o en múltiples ubicaciones.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_Biologicas_(McDonald)/03%3A_Estad%C3%ADstica_Descriptiva/3.03%3A_Error_est%C3%A1ndar_de_la_mediaEl error estándar de la media te indica qué tan precisa es probable que sea tu estimación de la media.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_Biologicas_(McDonald)/01%3A_Fundamentos/1.05%3A_Variables_de_confusi%C3%B3nUna variable de confusión es una variable que puede afectar a la variable dependiente. Esto puede llevar a conclusiones erróneas sobre la relación entre las variables independientes y dependientes. Se...Una variable de confusión es una variable que puede afectar a la variable dependiente. Esto puede llevar a conclusiones erróneas sobre la relación entre las variables independientes y dependientes. Se trata de variables confusoras controlándolas; por emparejamiento; por aleatorización; o por control estadístico.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_Biologicas_(McDonald)/04%3A_Pruebas_para_una_variable_de_medici%C3%B3n/4.05%3A_Homocedasticidad_y_HeterocedasticidadLas pruebas paramétricas suponen que los datos son homoscedásticos (tienen la misma desviación estándar en diferentes grupos). Para aprender a verificar esto y qué hacer si los datos son heteroscedást...Las pruebas paramétricas suponen que los datos son homoscedásticos (tienen la misma desviación estándar en diferentes grupos). Para aprender a verificar esto y qué hacer si los datos son heteroscedásticos (tienen diferentes desviaciones estándar en diferentes grupos).
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_Biologicas_(McDonald)/04%3A_Pruebas_para_una_variable_de_medici%C3%B3n/4.07%3A_Anova_unidireccionalPara aprender a usar anova unidireccional cuando se tiene una variable nominal y una variable de medición; la variable nominal divide las mediciones en dos o más grupos. Se prueba si las medias de la ...Para aprender a usar anova unidireccional cuando se tiene una variable nominal y una variable de medición; la variable nominal divide las mediciones en dos o más grupos. Se prueba si las medias de la variable de medición son las mismas para los diferentes grupos.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_Biologicas_(McDonald)/02%3A_Pruebas_para_variables_nominales
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_Biologicas_(McDonald)/07%3A_Miscel%C3%A1nea/7.02%3A_Gu%C3%ADa_de_Gr%C3%A1ficas_Bastante_BuenasSi tienes más de un conjunto de barras, deshazte de la leyenda si vas a explicar los diferentes patrones en la leyenda de la figura; deja la leyenda encendida si crees que esa es la forma más efectiva...Si tienes más de un conjunto de barras, deshazte de la leyenda si vas a explicar los diferentes patrones en la leyenda de la figura; deja la leyenda encendida si crees que esa es la forma más efectiva de explicar los patrones de barras.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_Biologicas_(McDonald)/05%3A_Pruebas_para_m%C3%BAltiples_variables_de_medici%C3%B3n/5.03%3A_Regresi%C3%B3n_curvil%C3%ADnea_(no_lineal)En ocasiones, cuando analizas datos con correlación y regresión lineal, notas que la relación entre la variable independiente (X) y la variable dependiente (Y) parece que sigue una línea curva, no una...En ocasiones, cuando analizas datos con correlación y regresión lineal, notas que la relación entre la variable independiente (X) y la variable dependiente (Y) parece que sigue una línea curva, no una línea recta. En ese caso, la línea de regresión lineal no será muy buena para describir y predecir la relación, y el valor P puede no ser una prueba precisa de la hipótesis nula de que las variables no están asociadas.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_Biologicas_(McDonald)/07%3A_Miscel%C3%A1nea/7.03%3A_Presentaci%C3%B3n_de_datos_en_tablasSi pones esta mesa en una presentación, tendrías que apuntar frenéticamente tu láser a uno de los15 números y decir: “¡Aquí! ¡Mira este número!” mientras la atención de tu audiencia se alejaba len...Si pones esta mesa en una presentación, tendrías que apuntar frenéticamente tu láser a uno de los15 números y decir: “¡Aquí! ¡Mira este número!” mientras la atención de tu audiencia se alejaba lentamente de tu ciencia y se dirigía hacia la mesa de refrigerios. “¿Sería porcino tomar un par de galletas al salir del seminario, para comer después?” Estarían pensando. “Mmmmm, galletas...”
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_Biologicas_(McDonald)/04%3A_Pruebas_para_una_variable_de_medici%C3%B3n/4.03%3A_IndependenciaLa mayoría de las pruebas estadísticas asumen que se tiene una muestra de observaciones independientes, lo que significa que el valor de una observación no afecta el valor de otras observaciones. Las ...La mayoría de las pruebas estadísticas asumen que se tiene una muestra de observaciones independientes, lo que significa que el valor de una observación no afecta el valor de otras observaciones. Las observaciones no independientes pueden hacer que tu prueba estadística dé demasiados falsos positivos.
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_Biologicas_(McDonald)/06%3A_Pruebas_m%C3%BAltiples/6.01%3A_Comparaciones_m%C3%BAltiplesCuando realizas una gran cantidad de pruebas estadísticas, algunas tendrán valores de P menores a 0.05 puramente por casualidad, aunque todas tus hipótesis nulas sean realmente ciertas. La corrección ...Cuando realizas una gran cantidad de pruebas estadísticas, algunas tendrán valores de P menores a 0.05 puramente por casualidad, aunque todas tus hipótesis nulas sean realmente ciertas. La corrección de Bonferroni es una forma sencilla de tomar esto en cuenta; ajustar la tasa de falsos descubrimientos mediante el procedimiento Benjamini-Hochberg es un método más poderoso.
