¿Cuáles son las pruebas estadísticas más comunes en la investigación?

Las pruebas estadísticas

• PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS:
• PRUEBAS PARAMÉTRICAS:
• ANÁLISIS DE LA VARIANZA (ANOVA)
• ANÁLISIS DE LA COVARIANZA (ANCOVA)
• ANÁLISIS DE REGRESIÓN.
• ANÁLISIS POR PROTOCOLO.

¿Qué es Ho y Ha en estadística?

Hipótesis nulas (Ho)

• Sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación.

¿Qué mide la t de Student?

Una prueba t (también conocida como prueba t de Student) es una herramienta para evaluar las medias de uno o dos grupos mediante pruebas de hipótesis.

¿Cómo saber si una muestra es paramétrica?

Si la media representa con exactitud el centro de la distribución y el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande, considere una prueba paramétrica, ya que tienen mayor potencia. Si la mediana representa mejor el centro de la distribución, considere la prueba no paramétrica incluso si tiene una muestra grande.

¿Qué son las pruebas estadísticas explicadas?

Pruebas estadísticas explicadas: ¿Cuándo usar cuál? Las pruebas estadísticas se utilizan en las pruebas de hipótesis y se pueden usar para determinar si una variable predictiva tiene una relación estadísticamente significativa con una variable de resultado y para estimar la diferencia entre dos o más grupos.

¿Cómo saber si una prueba estadística es válida?

Para que una prueba estadística sea válida, el tamaño de la muestra debe ser lo suficientemente grande como para aproximarse a la distribución real de la población estudiada. Para determinar qué prueba estadística utilizar, debes saber si tus datos cumplen con ciertos supuestos.

¿Cómo aplicar la estadística en una investigación?

¿COMO APLICAR LA ESTADÍSTICA EN INVESTIGACIÓN? Los primeros pasos en realizar una investigación recaen en el método científico y el diseño del trabajo.

¿Qué es el procedimiento estadístico de prueba?

El procedimiento que calcula el estadístico de prueba compara los datos con lo que se espera bajo la hipótesis nula. Cada tipo de prueba t utiliza un procedimiento específico para reducir todos los datos de muestra a un valor, el valor t.