Conceptos básicos de estadística

Estadística descriptiva: Analiza y representa un grupo de datos utilizando métodos numéricos y gráficos que resumen y presentan la información contenida en ellos.

Estadística inferencial: Trabaja con datos de la estadística descriptiva y se apoya en el cálculo de probabilidades con estimaciones, decisiones, u otras generalizaciones sobre la población de la cual procede nuestra muestra.

Estadísticamente significativo: Poca probabilidad de que haya influido el azar.

P-valor: Cuantifica la influencia del azar en los resultados. P-valor alto = Mucho azar, viceversa...

Nivel de confianza: Probabilidad de acierto.

Error alfa: Probabilidad de error.

p-valor >= alfa = mucho azar y viceversa...

Correlación no implica causalidad.

Variable Cualitativa (palabras). Variable Cuantitativa (Números).

V.CL.Ordinal (las respuestas a la variable se pueden ordenar. Ejemplo: nada, poco, mucho).

V.CL.Nominal (no se pueden ordenar. Ejemplo: hombres, mujeres).

V.CN.Discreta (números enteros). V.CN.Continua (decimales).

Histograma ideal para representar una Variable Cuantitativa Continua. Gráfico de puntos (Dot-plot) ideal para representar un estudio de correlación o regresión lineal.

Modelo de Distribución: Representación gráfica de los valores que puede tomar una variable, generalmente numérica.

Curtosis: Nivel de achatamiento de una gráfica.

Probabilidad: Fenómeno aleatorio (fenómeno cuyo resultado es imposible de predecir antes de que ocurra y siempre tiene al menos dos resultados posibles).

Sucesos simples de un fenómeno aleatorio: Cada uno de los posibles resultados de un fenómeno aleatorio. Habrá tantos sucesos simples como posibles valores pueda tomar una variable.

Unión e intersección de sucesos: Combinación de dos o más sucesos simples para generar un suceso nuevo.

Probabilidad (X) = número de casos favorables al suceso X / número total de casos posibles.

Propiedades de la probabilidad 0 = 1. P(X) = 1 - P(X). Especificidad (Negativo/No enfermo), Sensibilidad (Positivo/Enfermo), Prevalencia P(Enfermo).

Estimación: Estimar o cuantificar el valor de un determinado parámetro.

Contraste de Hipótesis: Contrastar si el parámetro es igual o no al valor estimado en la muestra.

Parámetro: Es el valor que hace referencia a la población. Es lo que yo quiero conocer.

Estadístico: Cualquier número que calculamos a partir de los datos de una muestra.

Estimador: Es un estadístico que por sus características se acerca al parámetro.

Estimación puntual (incorrecta). Intervalo de confianza (correcta).

ANOVA: Comparación de más de 2 medias. (Solo me permite saber si las medias son iguales o diferentes).

Regresión lineal (No es una técnica de inferencia estadística). No hay correlación si da 0 Pearson.