INFERENCIA

INTRODUCCION

Este trabajo está basado en las formas paramétricas y no paramétricas en las que están el significado de una hipótesis que pueden ser valoradas según el método de significación según el tamaño de la muestra. En este trabajo se ve las diferencias que existen entre los diferentes parámetros en los que se da una hipótesis, según el método que incluya el observador y la forma de cómo se obtienen los datos a una determinada población y las características que esta tenga según su comportamiento y así concluir con la veracidad de los datos muestras obtenidas.

OBJETIVO GENERAL

Identificar la estructura general, reconocer los conceptos, métodos, técnicas y los principios sobre población y muestra, métodos de muestreo, distribución de muestreo para medias, el teorema central del límite, aplicados al cálculo de tamaños de muestras pertinentes esenciales para el logro de las metas de aprendizajes previstas para el curso.

OBJETIVOS ESPECIFICOS

• Lograr un manejo eficiente y puntual con un adecuado análisis y relación de los fundamentos básicos de la inferencia estadística y en los estudios de investigación para lograr una mayor destreza para la elección metodológica del análisis estadístico, utilizando métodos avanzados

• Identificar los diferentes diseños de muestreo y su utilidad en diferentes campos del saber.

• Conceptuar una distribución muestral y calcular las estimaciones requeridas, la varianza y el error de estimación para los mismos.

1. Realizar un mapa conceptual de pruebas de hipótesis (máximo una hoja).

2. QUÉ SIGNIFICA EL ERROR TIPO I Y EL ERROR TIPO II. EXPLIQUE SU INTERPRETACIÓN CON UN EJEMPLO.

ERROR TIPO I Ó ERROR Ó NIVEL DE SIGNIFICANCIA.

Consiste en rechazar una hipótesis nula verdadera, es decir, descartar el azar como explicación cuando los resultados podrían explicarse razonablemente con base en el mismo. Este es el error que comete el investigador que ve más lo que hay en los datos; es decir, el investigador concluye en que existe una relación real o verdadera entre las variables independiente y dependiente de la investigación, cuando en realidad la relación observada se puede explicar razonablemente como resultado del azar.

El error tipo I es el error del investigador que se apresura a concluir a favor de su hipótesis de investigación. Fisher no habló de ningún otro error, pues la prueba de la hipótesis nula para él no era otra cosa que un freno a la tendencia natural de un investigador a creer que hipótesis ha sido confirmada por el simple hecho de que los resultados de la investigación siguen la misma dirección de la hipótesis. En la estrategia de Fisher, sólo hay un error posible: rechazar una hipótesis nula verdadera.

Según

...