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10: Muestras independientes
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Una_introduccion_a_las_estadisticas_psicologicas_(Foster_et_al.)/10%3A_Muestras_independientes
Hemos visto cómo comparar una media única con un valor dado y cómo utilizar las puntuaciones de diferencia para buscar un cambio significativo y consistente a través de una sola diferencia de medias. ...Hemos visto cómo comparar una media única con un valor dado y cómo utilizar las puntuaciones de diferencia para buscar un cambio significativo y consistente a través de una sola diferencia de medias. Ahora, aprenderemos a comparar dos medias separadas de grupos que no se superponen para ver si hay diferencia entre ellos. El proceso de probar hipótesis sobre dos medias es exactamente el mismo que para probar hipótesis sobre una sola media, y la estructura lógica de las fórmulas también es la mism
10.5: Error estándar y varianza agrupada
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Una_introduccion_a_las_estadisticas_psicologicas_(Foster_et_al.)/10%3A_Muestras_independientes/10.05%3A_Error_est%C3%A1ndar_y_varianza_agrupada
Recordemos que el error estándar es la distancia promedio entre cualquier media muestral dada y el centro de su distribución muestral correspondiente, y es función de la desviación estándar de la pobl...Recordemos que el error estándar es la distancia promedio entre cualquier media muestral dada y el centro de su distribución muestral correspondiente, y es función de la desviación estándar de la población (ya sea dada o estimada) y el tamaño de la muestra. La estimación combinada de varianza utilizando la información de cada muestra se denomina varianza agrupada y se denota $s_{p}^{2}$ ; el subíndice $p$ sirve como recordatorio que indica que es la varianza agrupada.
7.7: Película Popcorn
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Una_introduccion_a_las_estadisticas_psicologicas_(Foster_et_al.)/07%3A_Introducci%C3%B3n_a_las_pruebas_de_hip%C3%B3tesis/7.07%3A_Pel%C3%ADcula_Popcorn
Con base en la muestra de 25 bolsas, podemos concluir que la bolsa promedio de palomitas de maíz de este empleado es menor ( $\overline{\mathrm{X}}$ = 7.75 tazas) que el peso promedio de las bolsas de...Con base en la muestra de 25 bolsas, podemos concluir que la bolsa promedio de palomitas de maíz de este empleado es menor ( $\overline{\mathrm{X}}$ = 7.75 tazas) que el peso promedio de las bolsas de palomitas de maíz en esta sala de cine, $z$ = 2.50, $p$ < 0.05.
12.2: Visualizar relaciones
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Una_introduccion_a_las_estadisticas_psicologicas_(Foster_et_al.)/12%3A_Correlaciones/12.02%3A_Visualizar_relaciones
La visualización de datos sigue siendo un primer paso importante para comprender y describir los datos antes de pasar a las estadísticas inferenciales. En ninguna parte esto es más importante que en c...La visualización de datos sigue siendo un primer paso importante para comprender y describir los datos antes de pasar a las estadísticas inferenciales. En ninguna parte esto es más importante que en correlación. Las correlaciones se visualizan mediante una gráfica de dispersión, donde nuestros valores de la variable X se trazan en el eje X, los valores de la variable Y se trazan en el eje Y, y cada punto o marcador en la gráfica representa la puntuación de una sola persona en X e Y.
10.6: Películas y estado de ánimo
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Una_introduccion_a_las_estadisticas_psicologicas_(Foster_et_al.)/10%3A_Muestras_independientes/10.06%3A_Pel%C3%ADculas_y_estado_de_%C3%A1nimo
\ ((X-\ overline {X}) ^ {2}\)” style="background-attachment:scroll; background-clip:border-box; background-image:none; background-origin:padding-box; background-position-x: 0%; background-position-y: ...\ ((X-\ overline {X}) ^ {2}\)” style="background-attachment:scroll; background-clip:border-box; background-image:none; background-origin:padding-box; background-position-x: 0%; background-position-y: 0%; background-repeat:repeat; background-size:auto; border-bottom-color:rgb (204, 204); border-bottom-color:rgb (204, 204); border-bottom-bottom estilo:discontinua; borde abajo-ancho:1px; border-image-outset:0; border-image-repetir:stretch; border-image-slice: 100%; border-image-fuente:ninguno; bor…
12.4: r de Pearson
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Una_introduccion_a_las_estadisticas_psicologicas_(Foster_et_al.)/12%3A_Correlaciones/12.04%3A_r_de_Pearson
Existen varios tipos diferentes de coeficientes de correlación, pero solo nos centraremos en los más comunes: r. r de Pearson es un coeficiente de correlación muy popular para evaluar relaciones linea...Existen varios tipos diferentes de coeficientes de correlación, pero solo nos centraremos en los más comunes: r. r de Pearson es un coeficiente de correlación muy popular para evaluar relaciones lineales, y sirve tanto como estadística descriptiva como estadística de prueba. Es descriptivo porque describe lo que está sucediendo en la gráfica de dispersión; r tendrá tanto un signo (+/—) para la dirección como un número (0 — 1 en valor absoluto) para la magnitud.
13.6: Regresión múltiple y otras extensiones
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Una_introduccion_a_las_estadisticas_psicologicas_(Foster_et_al.)/13%3A_Regresi%C3%B3n_lineal/13.06%3A_Regresi%C3%B3n_m%C3%BAltiple_y_otras_extensiones
El siguiente paso en la regresión es estudiar la regresión múltiple, que utiliza múltiples variables X como predictores para una sola variable Y al mismo tiempo. La matemática de la regresión múltiple...El siguiente paso en la regresión es estudiar la regresión múltiple, que utiliza múltiples variables X como predictores para una sola variable Y al mismo tiempo. La matemática de la regresión múltiple es muy compleja pero la lógica es la misma: estamos tratando de utilizar variables que están estadísticamente significativamente relacionadas con nuestro resultado para explicar la varianza que observamos en ese resultado. Otras formas de regresión incluyen modelos curvilíneos que pueden explicar c
6.4: Distribución de Muestreo, Probabilidad e Inferencia
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Una_introduccion_a_las_estadisticas_psicologicas_(Foster_et_al.)/06%3A_Distribuciones_de_muestreo/6.04%3A_Distribuci%C3%B3n_de_Muestreo%2C_Probabilidad_e_Inferencia
Es decir, es lo que observamos en nuestra media muestral versus lo que esperábamos con base en la población a partir de la cual se calculó esa media muestral. Debido a que la media de la muestra se mo...Es decir, es lo que observamos en nuestra media muestral versus lo que esperábamos con base en la población a partir de la cual se calculó esa media muestral. Debido a que la media de la muestra se moverá naturalmente debido al error de muestreo, nuestro efecto observado también cambiará naturalmente. Esta es la base de la estadística inferencial y la lógica detrás de las pruebas de hipótesis, el tema de la Unidad 2.
14.4: Piña en Pizza
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Una_introduccion_a_las_estadisticas_psicologicas_(Foster_et_al.)/14%3A_Chi-cuadrado/14.04%3A_Pi%C3%B1a_en_Pizza
Hay un debate muy apasionado y en curso sobre si la piña debe o no ir a la pizza. Siendo los analistas de datos objetivos, racionales que somos, recopilaremos datos empíricos para ver si podemos resol...Hay un debate muy apasionado y en curso sobre si la piña debe o no ir a la pizza. Siendo los analistas de datos objetivos, racionales que somos, recopilaremos datos empíricos para ver si podemos resolver este debate de una vez por todas. Recopilamos datos de un grupo de adultos pidiendo una respuesta simple de Sí/No.
13.4: Prueba de hipótesis en regresión
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Una_introduccion_a_las_estadisticas_psicologicas_(Foster_et_al.)/13%3A_Regresi%C3%B3n_lineal/13.04%3A_Prueba_de_hip%C3%B3tesis_en_regresi%C3%B3n
La regresión, como todos los demás análisis, pondrá a prueba una hipótesis nula en nuestros datos. En regresión, nos interesa predecir las puntuaciones Y y explicar la varianza usando una línea, cuya ...La regresión, como todos los demás análisis, pondrá a prueba una hipótesis nula en nuestros datos. En regresión, nos interesa predecir las puntuaciones Y y explicar la varianza usando una línea, cuya pendiente es la que nos permite acercarnos más a nuestras puntuaciones observadas que la media de Y can. Así, nuestras hipótesis se refieren a la pendiente de la línea, la cual se estima en la ecuación de predicción por b.
12.8: Consideraciones finales
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Una_introduccion_a_las_estadisticas_psicologicas_(Foster_et_al.)/12%3A_Correlaciones/12.08%3A_Consideraciones_finales
Esto es evidente en la fórmula para Pearson $r$ , que utiliza tanto la covarianza (basada en la suma de productos, que proviene de las puntuaciones de desviación) como la desviación estándar de ambas ...Esto es evidente en la fórmula para Pearson $r$ , que utiliza tanto la covarianza (basada en la suma de productos, que proviene de las puntuaciones de desviación) como la desviación estándar de ambas variables (que se basan en las sumas de cuadrados, que también provienen de puntuaciones de desviación).

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