Sesión 2014/12/11

 Inferencia estadística  y estadística muestral. 

Un concepto ligado a estos dos es el de contraste de hipótesis.

Contraste paramétrico: Homoestacidad y otros supuestos. Condiciones de normalidad, independencia e igualdad de varianzas.

Contrastes NO paramétricos: es una prueba más selectiva, más exacta. Cuando no se tienen garantías por que la muestra es muy pequeña o no es aleatoria, se usan este tipo de contrastes no paramétricos.

Todo método paramétrico tiene su no paramétrico .

Hipótesis (H) nula= no hay cambios, nada cambia, todos las H son iguales, no se influyen en nada, siempre asume que no hay diferencias. Cuando la rechazamos es cuando hay cambios.

 

Práctica: variables sociodemográficas (edad, estudio, género,…) + variable dependiente (hábito tabaquismo). Es un fichero con un registro mucho más amplio, en datos, que los vistos hasta ahora.  Se marcan diferentes variables sociodemográficas (edad, sexo, provincia) y otrs referentes a su adicción y su comprensión.

Se muestra como varias capas de análisis:

1. Capa. Descripción: medias percentiles, gráficas,…
2. Relaciones entre variables: correlaciones (P), Chi cuadrad, tablas de contingencia,… se plantea ver cómo son de fuertes las relaciones entre variables (contrastación de medias, contrastación de H,…)
3. Reducción de las dimensiones: ver si el problema se puede explicar de forma más sencilla, con menos variables. Se ve cómo las variables se ubican de diferente manera, cómo se agrupan y se crean Megavariables.

Vamos por SPSS—analizar—pruebas no paramétricas-cuadros de diálogos antiguos--chi cuadrado

Chi Cuadrado: se usa para buscar relaciones entre dos variables nominales (es el equivalente de P para variables nominales).  Es el sumativo de los valores observables y los valores esperados. Lo que es y lo que debería ser, medir el grado de ajuste o de asociación,…

Con un 95% de fiabilidad podemos decir que sí existe algún tipo de relación entre las variables propuestas (sexo y rama académica). No existen relaciones significativas  tres pero si en otras dos. 

SPSS—Analizar—Estadios descriptivos--Tablas cruzadas (o de contingencia) — analizamos la relación entre dos variables relaciones por ej. entre carrera académica y género.  

SPSS—Analizar—Estados descriptivos—Tablas cruzadas-Estadísticos -coeficiente de contingencia+Chi cuadrado (o P según variables)—continuar—casillas—observados—aceptar

            En Chi cuadrado nos interesa no el valor sino la Significatividad Asintónica. Ésta afecta a toda la tabla. Hay que señalar tanto lo que aparece en el resultado como lo que no aparece, ya que la significatividad afecta a las diferencias que apreciamos y las que no apreciamos.

Contrastes  paramétricos y no paramétricos para dos grupos independientes: ej. entre covariables de tipo dicotócmico (inteligencia y género).

en el problema nos da una significatividd de 0,047, por lo que estaríamos rechazando la hipótesis nula ya que es menor a 0,05 por lo que decimos que existen diferencias entre las medias; pero también podemos decire que no es significativo por que existen diferencias, aceptando así las hipótesis.

Se plantea otro problema, con cuatro métodos para aprender inglés aplicados a un mismo grupo de sujetos,para preguntarnos úal es el mejor y si existen diferencias entre ellos.

Se resuleve comparando grupos de pares entre sí. se tiene que analizar la diferencia entre cada uno de los grupos. Usamos ANOVA.

http://www.hrc.es/bioest/Anova_4.html

ANOVA: ej. tres grupos y tres tipos de varianza: intergrupo, intragrupo y varianza total, la suma de las anteriores.

Cuando el grupo es menor de 50 se usa la prueba de SAPIRO-Wilk y cuando es mayor Kolmogorv-Smirnov