ESTADISTICA INFERENCIAL

Información general

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Profesor

auxiliar o

monitor

Nombre NA

Correo electrónico

Lugar y horario de atención

Asignatura ESTADISTICA INFERENCIAL

Código 73210036

Tipo de asignatura Obligatoria X Electiva

Tipo de saber Fundamentación o

de Formación

Básica

Profesionaliza

ción o

Complementa

rios X

Formación integral

Número de créditos 3

Tipo de crédito

Horas de trabajo con

acompañamiento

directo del profesor

por período académico

48 Horas de trabajo

independiente

del estudiante

48 Total de

horas por

período

académico

96

Prerrequisitos ESTADISTICA DESCRIPTIVA

Correquisitos NA

Resumen y propósitos del curso

Temas

Página web

Los datos cuantitativos no solo se usan para fines puramente descriptivos, sino que

también es de interés decidir si ciertos grupos de personas muestran una diferencia

confiable en alguna característica, si hay una asociación entre determinadas variables,

o si se puede predecir algo a partir de información previa. Aquí entran las técnicas de

estadística inferencial, que usan modelos estadísticos y probabilísticos para responder

a estas preguntas. Una tarea importante de los métodos inferenciales es evaluar

hipótesis de diferencias en varios tipos de diseño, lo que se hace a partir de métodos

paramétricos y no-paramétricos. La cuestión de asociación entre variables se vincula

con medidas de correlación y el cálculo de regresión. El último también permite bajo

ciertas circunstancias la predicción de características a partir de datos conocidos.

Respecto a todos los métodos inferenciales, es de suma importancia conocer las

condiciones en las cuales se puedan aplicar válidamente y entender que siempre

llevan consigo un margen de error, dado que se basan en modelos probabilísticos para

generalizar desde una muestra concreta a una supuesta población de interés.

PROPOSITOS

a) Conocer métodos cuantitativos inferenciales corrientes que permiten la prueba de hipótesis en términos de diferencia o asociación o la predicción.

b) Escoger los métodos adecuados en relación con una pregunta de investigación y las condiciones formales que se tienen que cumplir para un uso válido del método respectivo.

c) Interpretar los resultados dentro de las limitaciones de los métodos.

¿Cómo se formulan hipótesis cuantitativas en el contexto de las estadísticas

inferenciales? ¿Qué significado tienen la hipótesis nula y la hipótesis alternativa, y qué relación tienen?

¿Cómo se ponen a prueba las hipótesis cuantitativas con las estadísticas inferenciales? ¿Cuáles tipos de errores se pueden cometer en la decisión de aceptar o rechazar una hipótesis?

¿Cuál es el criterio probabilístico para aceptar o rechazar una hipótesis? ¿Qué es el significado de significancia estadística?

¿Qué se entiende bajo variable independiente, variable dependiente, factor y condición experimental, y cómo se relacionan?

¿Cómo se pone a prueba estadísticamente una diferencia entre dos condiciones experimentales?

¿Cómo se pone a prueba estadísticamente una diferencia entre más de dos condiciones experimentales y cuando se maneja más de un factor?

¿Cómo se expresa cuantitativamente la asociación entre diferentes variables? ¿Qué relación tiene la correlación con el concepto de causalidad?

¿Cómo se pueden hacer predicciones cuantitativas a partir de datos de asociación entre dos variables? ¿Cómo se relacionen correlación y regresión lineal?

¿Cómo se pueden analizar las asociaciones entre múltiples variables?

¿Cuáles técnicas se usan para el análisis de la distribución de frecuencias?

¿Cómo se distinguen las técnicas estadísticas paramétricas y no-paramétricas, en cuáles contextos se usan?

¿Cuáles son las estadísticas no-paramétricas más comunes, bajo cuáles condiciones se pueden usar?

Resultados de aprendizaje esperados (RAE)

Identificar las condiciones requeridas para optar por procedimientos inferenciales para solucionar el problema de interés.

Reconocer algunos métodos estadísticos inferenciales necesarios para analizar datos y aplicarlos empleando herramientas computacionales.

Interpretar correctamente los resultados emanados de la aplicación de los procedimientos inferenciales.

Relacionar el conocimiento adquirido con temas de otras asignaturas del plan de estudios.

Manejar un programa informático de estadística como el SPSS

Actividades de aprendizaje La metodología de la clase involucra 4 actividades: primero, la lectura previa sobre los temas

según programación de la asignatura, segundo la clase magistral sobre el tema específico,

tercero, los talleres de aplicación de los conceptos revisados por tema, y cuarto las actividades

virtuales apoyadas en la plataforma moodle.

Actividades de evaluación

Programación de actividades por sesión

Tema

Actividad de evaluación

Porcentaje

Conceptos generales de la prueba de hipótesis. El nivel de significancia y los tipos de error. Prueba de Wilcoxon. Prueba t relacionada.

Primer Parcial

20

Prueba u de Mann Whitney. Prueba t para muestras independientes. Análisis de varianza de una vía muestras independientes.

Segundo Parcial 20

Prueba de Kruskall-Wallis Anova relacionada

Tercer Parcial 20

Todos los contenidos revisados

Examen Final Talleres y Ejercicios de clase

25 15

Fecha Tema

Descripción de la

actividad

Trabajo independiente del

estudiante

Recursos que apoyan la actividad

(bibliografía y otros recursos de apoyo)

Sesión 1.

Viernes 31

de julio

Presentación de la

asignatura.

Sistema de evaluación

Proyecto de

investigación.

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Programa analítico y parcelación de la asignatura

Sesión 2.

Viernes 14

de agosto

Introducción a la

prueba de hipótesis.

Prueba del signo.

Errores tipo I y tipo II.

El nivel alfa y el

proceso de decisión.

Hipótesis alterna y

nula

Nivel de significación

Análisis de la

normalidad de una

distribución.

Homogeneidad de

varianza.

Escala de medición

Tamaño de la muestra

Tabla de decisión.

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Material preparado

Sesión 3

Viernes 21

de agosto

Introducción a la

prueba de hipótesis.

Prueba del signo.

Errores tipo I y tipo II.

El nivel alfa y el

proceso de decisión.

Hipótesis alterna y

nula

Nivel de significación

Análisis de la

normalidad de una

distribución.

Homogeneidad de

varianza.

Escala de medición

Tamaño de la muestra

Tabla de decisión.

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Material preparado

Sesión 4.

Viernes 28

de agosto

Diseños relacionados

dos condiciones.

La prueba de rangos

señalados de

Wilcoxon.

Prueba t una muestra

relacionada.

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Pagano, r. Páginas 439-443.

Greene y d’oliveira cap. 6

Sesión 5.

Viernes 4 de

septiembre

Diseños relacionados

dos condiciones.

La prueba de rangos

señalados de

Wilcoxon.

Prueba t una muestra

relacionada.

PRIMER PARCIAL

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Pagano, r. Páginas 439-443.

Greene y d’oliveira cap. 6

Sesión 6.

Viernes 11

de

septiembre

Diseños no

relacionados dos

condiciones.

La prueba de Mann-

whiney

Prueba t muestras

independientes.

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Greene y d’oliveira cap. 6

Sesión 7.

Viernes 18

de

septiembre

Diseños no

relacionados dos

condiciones.

La prueba de Mann-

whiney

Prueba t para

muestras

independientes.

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Greene y d’oliveira cap. 6

Sesión 8.

Viernes 25

de

septiembre

Análisis de varianza

Anova de una vía para

muestras

independientes.

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Greene y d’oliveira cap. 6.

Pagano, r. capítulo 15.

Sesión 9.

Viernes 2

octubre

Análisis de varianza

Anova de una vía para

muestras

independientes.

Prueba de kruskal

wallis

Aplicaciones y

características.

SEGUNDO PARCIAL

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Greene y d’oliveira cap. 6.

Pagano, r. capítulo 15.

Sesión 10.

Viernes 16

de octubre

Prueba de kruskal

wallis

Aplicaciones y

características.

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Pagano, r. Páginas 443-448.

Greene y d’oliveira cap. 6

Sesión 11.

Viernes 23

de octubre

Análisis de varianza

para diseños

relacionados. Anova

relacionada.

Diseños relacionados

prueba de Friedman.

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Greene y d’oliveira cap. 6

Sesión 12.

Viernes 30

de octubre

Análisis de varianza

para diseños

relacionados. Anova

relacionada.

Diseños relacionados

prueba de Friedman.

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Greene y d’oliveira cap. 6

Sesión 13.

Viernes 6 de

noviembre

Análisis de varianza

para diseños

relacionados. Anova

relacionada.

Diseños relacionados

prueba de Friedman.

TERCER PARCIAL

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Greene y d’oliveira cap. 6

Sesión 14.

Viernes 13

de

noviembre

Índices de correlación.

Correlación producto

momento de Pearson.

Correlación de rangos

de Spearman.

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Pagano, Capítulo 6

Sesión 15.

Viernes 20

de

noviembre

Índices de correlación.

Correlación producto

momento de Pearson.

Correlación de rangos

de Spearman.

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Pagano, Capítulo 6

Sesión 16.

Viernes 27

de

noviembre

EXAMEN FINAL

Clase Magistral Taller en Clase Ejercicio de Aplicación

Lecturas previas. Solución a los ejercicios vistos en clase. Resolución de las tareas y talleres en físico y E-aulas

Bibliografía

BÁSICA

Greene, J. y D’Oliveira, M. (1982). Pruebas estadísticas para Psicología y Ciencias

Sociales. Bogotá., Colombia: Norma.

Pagano, M. y Gavreau, K. (2001). Fundamentos de bioestadística (2a ed.). México

D.F., México: Thomson Learning.

Pagano, R. (2006). Estadística para las ciencias del comportamiento (7a ed.). México

D.F., México: Thomson.

Siegel, S. y Castellan, N. (1995). Estadística no paramétrica aplicada a las ciencias de

la conducta (4ª ed.). México D.F., México: Trillas.

Bibliografía complementaria

Acuerdos de funcionamiento (Reglas de juego)

Amon, J. (1996). Estadística para psicólogos. Vol. II: Probabilidad y estadística

inferencial (9ª ed.). Madrid: Pirámide.

Ferrán, M. (2001). SPSS para Windows análisis estadístico. Madrid, España: McGraw

Hill.

Howell, D. C. (2002). Statistical methods for psychology (5a ed.). Pacific Grove, CA, EE

UU.: Duxbury.

No se realizará aproximación de notas al final de semestre. Las notas finales son inamovibles, solo serán cambiadas con base en reclamos OPORTUNOS de parciales y quices, dentro de los límites de tiempo determinados por el Reglamento Académico. Si por motivos de fuerza mayor el estudiante falta a algún parcial, deberá seguir el procedimiento regular determinado por el Reglamento Académico para presentar supletorios. No habrá acuerdos informales al respecto. No se eximirá a ningún alumno del examen final. Está estrictamente prohibido: Hacer trampa en los exámenes. Copiar el trabajo de otros. El plagio. Teniendo en cuenta el reglamento formativo-preventivo y disciplinario de la Universidad del Rosario, y la certeza de que las acciones fraudulentas van en contra de los procesos de enseñanza y aprendizaje, cualquier acto corrupto vinculado a esta asignatura será notificado a la secretaría académica correspondiente de manera que se inicie el debido proceso disciplinario. Se recomienda a los estudiantes leer dicho reglamento para conocer las razones, procedimientos y consecuencias que este tipo de acciones pueden ocasionar, así como sus derechos y deberes asociados a este tipo de procedimientos.