terminos inferencial 2.docx

7/21/2019 terminos inferencial 2.docx

1/17

Instituto Tecnolgico de Quertaro

GLOSARIO

Materia:Estadstica Inferencial II

Profesor:Plata Contreras Buenaventura

Carmen

Alumno:Acosta Aguilar Diego Uriel

Grupo: 4B


2/17

Capitulo 1

Aleatorizacin:Es fundamental para que el diseo de un experimento

sea vlido Es el procedimiento que permite que cada unidadexperimental tenga iguales condiciones para reci!ir cualquiertratamiento Es un proceso fsico que asegura que cada tratamientotenga igual pro!a!ilidad de ser asignado a cualquier unidadexperimental Este es el punto en el cual" en el procedimientoexperimental" las le#es de a$ar son explcitamente introducidas

Bloueo:Es una t%cnica utili$ada con el &n de aumentar la precisi'n delexperimento (e usa cuando se conoce la fuente de varia!ilidad # sepuede controlar Al controlarla se reduce la varia!ilidad introducida poresta fuente # se evita que esta in)u#a en la respuesta cuando no se estinteresado en el efecto de la misma Un !loque es una porci'n delmaterial experimental que de!e ser ms *omog%nea que el con+untocompleto del material

!ise"o #e e$perimentos: Es una t%cnica estadstica que permiteidenti&car # cuanti&car las causas de un efecto dentro de un estudioexperimental En un diseo experimental se manipulan deli!eradamenteuna o ms varia!les" vinculadas a las causas" para medir el efecto quetienen en otra varia!le de inter%s El diseo experimental prescri!e unaserie de pautas relativas qu% varia!les *a# que manipular" de qu%manera" cuntas veces *a# que repetir el experimento # en qu% ordenpara poder esta!lecer con un grado de con&an$a prede&nido lanecesidad de una presunta relaci'n de causa,efecto

%rror aleatorio:(e produce como consecuencia de reali$ar el estudiocon una muestra en lugar de estudiar a toda la po!laci'n # generali$arlos resultados que *emos o!tenido en nuestra muestra a la po!laci'n Esun error que se puede cuanti&car mediante el clculo del intervalo decon&an$a # el nivel de seguridad con el que se da ese intervalo Estetipo de error ser de ma#or si conforme la muestra sea ms pequea #disminuir al aumentar el tamao muestral" llegando a desaparecer siestudiamos a toda la po!laci'n

%rror e$perimental: Es una desviaci'n del valor medido de

una magnitud fsicarespecto al valor real de dic*a magnitud En general

los errores experimentales son ineludi!les # dependen !sicamente del

procedimiento elegido # la tecnologa disponi!le para reali$ar la

medici'n
http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica#M.C3.A9todos_estad.C3.ADsticoshttp://es.wikipedia.org/wiki/Estudio_experimentalhttp://es.wikipedia.org/wiki/Estudio_experimentalhttp://es.wikipedia.org/wiki/Intervalo_de_confianzahttp://es.wikipedia.org/wiki/Magnitud_f%C3%ADsicahttp://es.wikipedia.org/wiki/Estudio_experimentalhttp://es.wikipedia.org/wiki/Estudio_experimentalhttp://es.wikipedia.org/wiki/Intervalo_de_confianzahttp://es.wikipedia.org/wiki/Magnitud_f%C3%ADsicahttp://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica#M.C3.A9todos_estad.C3.ADsticos


3/17

%$perimento: Es un procedimiento mediante el cual se trata de

compro!ar-con&rmar o veri&car. una o varias *ip'tesisrelacionadas con

un determinado fen'meno" mediante la manipulaci'n # el estudio de las

correlacionesde la-s. varia!lesque presumi!lemente son su causa

/a experimentaci'n constitu#e uno de los elementos claves de lainvestigaci'n cient&ca # es fundamental para ofrecer explicaciones

causales En un experimento se consideran todas las varia!les

relevantes que intervienen en el fen'meno" mediante la manipulaci'n

de las que presumi!lemente son su causa" el control de las varia!les

extraas # la aleatori$aci'nde las restantes

&actores controla'les: (on varia!les de proceso que se pueden &+aren un punto o en un nivel de operaci'n

&actores estu#ia#os: (on las varia!les que se investigan en elexperimento para o!servar c'mo afectan o in)u#en en la varia!lerespuesta

&actores no controla'les:(on aquellos factores difciles de controlar"es decir no estn al alcance de nadie el cam!iarlos para adquirir me+oresresultadosMatriz #e #ise"o: Es un modelo de especi&caci'n de o!+etivos #

actividades de un pro#ecto /a matri$ se usa para prever resultados #

determinar el prop'sito" las metas generales # los indicadores

compro!a!les de un pro#ecto de cooperaci'n incluso antes del inicio dela etapa de e+ecuci'n A trav%s de este m%todo" se aclaran los alcances

del pro#ecto # el grado en que facilita la e&ca$ administraci'n de los

logros

(i)eles: 0ace referencia a la posici'n relativa de

determinados con+untosde elementosen su disposici'n en diferentes

planos de organi$aci'nde un sistema (e sugiere de este modo una

disposici'n seg1n una+erarqua2 a su ve$ una +erarqua" o nivel

determinado" puede ser considerado como sistema" dentro del sistema

ms general

Planeacin:Es el proceso met'dico diseado para o!tener un o!+etivo

determinado En el sentido ms universal" implica tener uno o varios

o!+etivos a reali$ar +unto con las acciones requeridas para concluirse

exitosamente 3tras de&niciones" ms precisas" inclu#en 4/a

plani&caci'n es un proceso de toma de decisiones para alcan$ar un
http://es.wikipedia.org/wiki/Verificaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Hip%C3%B3tesis_(m%C3%A9todo_cient%C3%ADfico)http://es.wikipedia.org/wiki/Observaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Correlacionhttp://es.wikipedia.org/wiki/Variable_independientehttp://es.wikipedia.org/wiki/Causahttp://es.wikipedia.org/wiki/Experimentaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_cient%C3%ADficahttp://es.wikipedia.org/wiki/Explicaci%C3%B3n_cient%C3%ADficahttp://es.wikipedia.org/wiki/Explicaci%C3%B3n_cient%C3%ADficahttp://es.wikipedia.org/wiki/Aleatorizaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Conjuntohttp://es.wikipedia.org/wiki/Elemento_de_un_conjuntohttp://es.wikipedia.org/wiki/Organizaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Sistemahttp://es.wikipedia.org/wiki/Jerarqu%C3%ADahttp://es.wikipedia.org/wiki/Objetivohttp://es.wikipedia.org/wiki/Verificaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Hip%C3%B3tesis_(m%C3%A9todo_cient%C3%ADfico)http://es.wikipedia.org/wiki/Observaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Correlacionhttp://es.wikipedia.org/wiki/Variable_independientehttp://es.wikipedia.org/wiki/Causahttp://es.wikipedia.org/wiki/Experimentaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_cient%C3%ADficahttp://es.wikipedia.org/wiki/Explicaci%C3%B3n_cient%C3%ADficahttp://es.wikipedia.org/wiki/Explicaci%C3%B3n_cient%C3%ADficahttp://es.wikipedia.org/wiki/Aleatorizaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Conjuntohttp://es.wikipedia.org/wiki/Elemento_de_un_conjuntohttp://es.wikipedia.org/wiki/Organizaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Sistemahttp://es.wikipedia.org/wiki/Jerarqu%C3%ADahttp://es.wikipedia.org/wiki/Objetivo


4/17

futuro deseado" teniendo en cuenta la situaci'n actual # los factores

internos # externos que pueden in)uir en el logro de los o!+etivos4 56a

de lo ms simple a lo comple+o" dependiendo el medio a aplicarse /a

acci'n de planear en la gesti'n se re&ere a planes # pro#ectos en sus

diferentes m!itos" niveles # actitudes

Proceso #e #e#uccin:Es el proceso mediante el que" por medio de

un ra$onamiento" o!tenemos una conclusi'n necesaria a partir de una o

varias premisas dadas inicialmente /a deducci'n no nos dice nada

acerca de la verdad material de las premisas o de la conclusi'n" sino que

se limita a esta!lecer un vnculo de relaci'n necesaria entre las premisas

# la conclusi'n

Proceso #e in#uccin: En la inducci'n se trata de generali$ar el

conocimiento o!tenido en una ocasi'n a otros casos u ocasionesseme+antes que pueden presentarse en el futuro o en otras latitudes /a

inducci'n es uno de los o!+etivos de la ciencia

*ratamiento:El tratamiento estadstico de los datos est constituidoacciones que consistenen la aplicaci'n de operaciones matemticas so!re el con+unto de losdatos o!servados" o!teniendo como resultado otro con+unto" cu#oselementos sonn1meros que representan diversas propiedades

Repeticin: (e llaman variaciones con repetici'n de m elementostomados de n en n a los distintos grupos formados por n elementos de

manera que7

8o entran todos los elementos si m 9 n ( pueden entrar todos los

elementos si m : ( importa el orden

( se repiten los elementos

+ni#a# %$perimental:Es la muestra de artculos que es necesarioproducir en una condici'n para o!tener una medici'n o datorepresentativo/a unidad experimental en un experimento diseado puede de&nirsecomo la parte del material experimental a la que se asigna # aplica untratamiento" independiente de las otras unidades
http://es.wikipedia.org/wiki/Planeaci%C3%B3n#cite_note-4http://es.wikipedia.org/wiki/Planeaci%C3%B3n#cite_note-4


5/17

,aria'le #e respuesta: En todo experimento las varia!les existencomo dependientes o independientes" en este caso la varia!ledependiente es la varia!le de respuesta" que cam!ia dependiendo comocam!ies la varia!le independiente

Capitulo -

%rror tipo 1: ;am!i%n denominado error de tipo alfa -. -> es lapro!a!ilidad de que exista este error. o falso negativo" se cometecuando el investigador no rec*a$a la *ip'tesisnula siendo esta falsa enla po!laci'n Es equivalente a la pro!a!ilidad de un resultado falsonegativo" #a que el investigador llega a la conclusi'n de que *a sidoincapa$ de encontrar una diferencia que existe en la realidad

%sta#.stico:Es una medidacuantitativa" derivada de un con+unto de

datos de una muestra" con el o!+etivo de estimar o inferir caractersticas

de una po!laci'no modeloestadstico

?s formalmente un estadstico es una funci'n medi!le ; que" dada una

muestra estadstica de valores " les asigna un n1mero"

" que sirve para estimar determinado parmetro de la

distri!uci'n de la que procede la muestra

%sta#.stico #e prue'a: Es un valor" determinado a partir de la

informaci'n de la muestra" usado para decidir si rec*a$ar o no la

*ip'tesis nula

%stima#or puntual:Consiste en la estimaci'n del valor del parmetromediante un s'lo valor" o!tenido de una f'rmula determinada /o ms

importante de un estimador" es que sea un estimador e&ciente Es decir"

que sea insesgado -ausencia de sesgos. # esta!le en el muestreo o

e&ciente -varian$a mnima. Estimaci'n puntual
http://es.wikipedia.org/wiki/Errores_de_tipo_I_y_de_tipo_II#cite_note-1http://es.wikipedia.org/wiki/Hip%C3%B3tesis_nulahttp://es.wikipedia.org/wiki/Poblaci%C3%B3n_estad%C3%ADsticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Significancia_estad%C3%ADsticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Contraste_de_hip%C3%B3tesishttp://es.wikipedia.org/wiki/Poblaci%C3%B3n_estad%C3%ADsticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_medidahttp://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADsticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Poblaci%C3%B3n_estad%C3%ADsticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Modelo_matem%C3%A1ticohttp://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADsticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Errores_de_tipo_I_y_de_tipo_II#cite_note-1http://es.wikipedia.org/wiki/Hip%C3%B3tesis_nulahttp://es.wikipedia.org/wiki/Poblaci%C3%B3n_estad%C3%ADsticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Significancia_estad%C3%ADsticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Contraste_de_hip%C3%B3tesishttp://es.wikipedia.org/wiki/Poblaci%C3%B3n_estad%C3%ADsticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_medidahttp://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADsticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Poblaci%C3%B3n_estad%C3%ADsticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Modelo_matem%C3%A1ticohttp://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica


6/17

Gra#os #e li'erta#:En un con+unto de o!servaciones" los grados de

li!ertad estn dados por el n1mero de valores que pueden ser asignados

de forma ar!itraria" antes de que el resto de las varia!les tomen un

valor automticamente" producto de esta!lecerse las que son li!res"

esto" con el &n de compensar e igualar un resultado el cual se *a

conocido previamente (e encuentran mediante la f'rmula " donde

@n1mero de su+etos en la muestra que puede tomar un valor de forma

li!re # es el n1mero de su+etos cu#o valor depender del que tomen los

miem!ros de la muestra que son li!res ;am!i%n pueden ser

representados por " donde @n1mero de grupos" esto"cuando se

reali$an operaciones con grupos # no con su+etos individuales

/iptesis esta#.stica: Estas *ip'tesis consisten en las nulas"alternativas o de investigaci'n transformadas en sm!olos estadsticos"se pueden reali$ar cuando los datos a estudiar son mensura!les Dentrode estas *ip'tesis existen distintas clases7

De estimaci'n7 estas suponen el valor de alguna caracterstica dela muestra que fue seleccionada # de la po!laci'n en su con+untoPara formularlas se tienen en cuenta datos adquiridospreviamente

Estadsticas de correlaci'n7 !uscan esta!lecer estadsticamentelas relaciones existentes entre dos o ms varia!les

Inferencia esta#.stica: Es el procedimiento que permite reali$ar

a&rmaciones de naturale$a pro!a!ilstica respecto a una po!laci'n" en!ase a los resultados o!tenidos en una muestra seleccionada de esapo!laci'n Puesto que las po!laciones son descritas por medidasnum%ricas descriptivas" llamados parmetros" se puede *acerinferencias acerca de la po!laci'n *aciendo inferencias respecto a susparmetros

Inter)alo #e con0anza:Un con+unto de valores o!tenido a partir delos datos muestrales" en el que *a# una determinada pro!a!ilidad deque se encuentre el parmetro

Muestras parea#as: ;enemos muestras pareadas o correlacionadascuando sa!emos de antemano que una o!servaci'n est relacionadacon la otra Pueden ser o!servaciones tomadas al mismo tiempo" diseopareado =" o medidas tomadas en un mismo su+eto o unidad en dosoportunidades o tiempo distintos -diseo pareado .

Or#en completamente al azar:Este diseo consiste en la asignaci'nde los tratamientos en forma completamente aleatoria a las unidades


7/17

experimentales -individuos" grupos" parcelas" +aulas" animales" insectos"etc. De!ido a su aleatori$aci'n irrestricta" es conveniente que seutilicen unidades experimentales de lo ms *omog%neas posi!les7animales de la misma edad" del mismo peso" similar estado &siol'gico2parcelas de igual tamao" etc" de manera de disminuir la magnitud del

error experimental" ocasionado por la variaci'n intrnseca de lasunidades experimentales Este diseo es apropiado para experimentosde la!oratorio" invernadero" animales de !ioterio" aves" cone+os" cerdos"etc" es decir" situaciones experimentales como de las condicionesam!ientales que rodean el experimento

Potencia #e la prue'a: /a potencia de una prue!a estadstica o elpoder estadstico es la pro!a!ilidad de que la *ip'tesis nula searec*a$ada cuando la *ip'tesis alternativa es verdadera -es decir" lapro!a!ilidad de no cometer un error del tipo II. /a potencia es engeneral una funci'n de las distri!uciones posi!les" a menudo

determinada por un parmetro" !a+o la *ip'tesis alternativa A medidaque aumenta la potencia" las posi!ilidades de que se presente un errordel tipo II disminu#en /a pro!a!ilidad de que ocurra un error de tipo IIse conoce como la tasa de falsos negativos ->. Por lo tanto la potenciaes igual a = , >" que tam!i%n se conoce como la sensi!ilidad

El anlisis de poder se puede utili$ar para calcular el tamao mnimo dela muestranecesario para que uno pueda detectar ra$ona!lemente unefecto de un determinado tamao ;am!i%n se puede utili$ar paracalcular el tamao del efectomnimo que es pro!a!le que se detecte enun estudio usando un tamao de muestra dado

Rein #e aceptacin:Es la regi'n complementaria de la anterior (iel valor evaluado del estadstico pertenece a ella 8o rec*a$amos la*ip'tesis-/as *ip'tesis nunca se aceptan de forma de&nitiva" s'lo seaceptan provisionalmente" es decir "no se rec*a$an" a la espera de unanueva informaci'n que eventualmente pueda llevarnos a rec*a$arla enel futuro. /a designaremos por Evidentemente los con+untos depuntos que forman am!as regiones son dis+untos

Rein #e rec2azo:Es el con+untode valores que es ms impro!a!le!a+o la *ip'tesis" esto es" el con+unto de valores para el querec*a$aremos la *ip'tesis nula si el valor del estadstico o!servado entradentro de %l

Sini0cancia o'ser)a#a:Es el n1mero" llamado p,valor" que te dice lapro!a!ilidad de que tu resultado sea o!servado" dado que ciertos
http://es.wikipedia.org/wiki/Errores_de_tipo_I_y_de_tipo_IIhttp://es.wikipedia.org/wiki/Sensibilidad_y_especificidad_(estad%C3%ADstica)http://es.wikipedia.org/wiki/Tama%C3%B1o_de_la_muestrahttp://es.wikipedia.org/wiki/Tama%C3%B1o_de_la_muestrahttp://es.wikipedia.org/wiki/Tama%C3%B1o_del_efectohttp://es.wikipedia.org/wiki/Conjuntohttp://es.wikipedia.org/wiki/Errores_de_tipo_I_y_de_tipo_IIhttp://es.wikipedia.org/wiki/Sensibilidad_y_especificidad_(estad%C3%ADstica)http://es.wikipedia.org/wiki/Tama%C3%B1o_de_la_muestrahttp://es.wikipedia.org/wiki/Tama%C3%B1o_de_la_muestrahttp://es.wikipedia.org/wiki/Tama%C3%B1o_del_efectohttp://es.wikipedia.org/wiki/Conjunto


8/17

supuestos -la *ip'tesis nula. son verdaderos (i el p,valor essu&cientemente pequeo" el experimentador puede asumir conseguridad que la *ip'tesis nula es falsa

Sini0cancia pre#e0ni#a:Es el riesgo mximo que se est dispuesto

a correr con respecto al error tipo I

Capitulo 3

Anlisis #e ,arianza: El anlisis de varian$a es una prue!a que nos

permite medir la variaci'n de las respuestas num%ricas como valores de

evaluaci'n de diferentes varia!les nominales

/a prue!a a reali$ar es de s existe diferencia en los promedios para la

los diferentes valores de las varia!les nominales2 esta prue!a se reali$apara varia!les donde una tiene valores nominales # la otra tiene valoresnum%ricos

Contraste: Un contraste en estadstica es una com!inaci'n lineal de lasmedias de los tratamientos de&nida por la suma de productos de lasmedias de tratamiento por un coe&ciente Estos coe&cientes de!encumplir con la caracterstica duque su suma es igual a cero" de talmanera que para algunas medias sus coe&cientes asociados sonpositivos # para otras son negativos

Contrastes Ortoonales: (on aquellos controles en los cuales la sumade los productos de sus correspondientes coe&cientes es igual a cero

Cua#ra#os Me#ios: Es una medida estadstica de la magnitud de una

cantidad varia!le Puede calcularse para una serie de valores discretos o

para una funci'nde varia!le continua El nom!re deriva del *ec*o de

que es la ra$ cuadradade la media aritm%ticade los cuadradosde los

valores

!iaramas #e Ca5as: Es un gr&co" !asado en cuartiles" mediante el

cual se visuali$a un con+unto de datos Est compuesto por un

rectngulo" la 4ca+a4" # dos !ra$os" los 4!igotes4

Es un gr&co que suministra informaci'n so!re los valores mnimo #

mximo" los cuartiles=" o mediana# " # so!re la existencia de

valores atpicos # la simetra de la distri!uci'n Primero es necesario

encontrar la mediana para luego encontrar los cuartiles restantes
http://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_matem%C3%A1ticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Ra%C3%ADz_cuadradahttp://es.wikipedia.org/wiki/Media_aritm%C3%A9ticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Cuadrado_(%C3%A1lgebra)http://es.wikipedia.org/wiki/Cuartil#Cuartileshttp://es.wikipedia.org/wiki/Cuartilhttp://es.wikipedia.org/wiki/Mediana_(estad%C3%ADstica)http://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_matem%C3%A1ticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Ra%C3%ADz_cuadradahttp://es.wikipedia.org/wiki/Media_aritm%C3%A9ticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Cuadrado_(%C3%A1lgebra)http://es.wikipedia.org/wiki/Cuartil#Cuartileshttp://es.wikipedia.org/wiki/Cuartilhttp://es.wikipedia.org/wiki/Mediana_(estad%C3%ADstica)


9/17

!iferencia M.nima Sini0cati)a: Es el m%todo de comparaci'n

m1ltiple posi!lemente ms utili$ado" de!ido qui$s a su fcil manera de

aplicar Es usualmente usado para comparar una pare+a de medias de

tratamientos" pero puede ser utili$ado para comparaciones de ms de

dos medias de tratamientos Fis*er en =GH la denomin' Prue'a

protectora #e &is2er LS!" en la cual recomend' que para que la tasa

de error +uiciosa por comparaci'n sea aproximadamente igual a se

des!e!en reali$ar dos etapas7

%tapa I7 Es pro!ar por la prue!a de tamao " si

el valor no es signi&cante se termina el anlisis (i el valor es

signi&cante" entonces sigue la etapa II

%tapa II7 (e prue!a cada comparaci'n simple por una

prue!a t al nivel de signi&cancia del # con los grados de li!ertad

del -en un DCA " en un !loque

Esta prue!a determina el valor mnimo necesario para considerar

diferentes dos tratamientos # lo utili$a para comparar los diferentes

pares de medias que se deseen evaluar

!ise"o Balancea#o: Es el diseo en el que todos los tratamientos son

asignados a un n1mero igual de unidades experimentales

Gra0ca #e pro'a'ili#a# en papel normal: Es una t%cnica gr&ca"

utili$ada para contrastar la normalidad de un con+unto de datos Permite

comparar la distri!uci'n emprica de una muestra de datos" con la

distri!uci'n normal Es un caso particular de gr&co de pro!a!ilidad

/a idea !sica consiste en representar" en un mismo gr&co" los datosempricos o!servados" frente a los datos que se o!tendran en unadistri!uci'n normal te'rica (i la distri!uci'n de la varia!le es normal"los puntos quedarn cerca de una lnea recta Es frecuente o!servar una

ma#or varia!ilidad -separaci'n. en los extremos

El gr&co de pro!a!ilidad normal es un caso especial de gr&co depro!a!ilidad

M6to#o #e S2e7e: Es una prue!a que se aplica para *acercomparaciones m1ltiples de las medias de grupos (u uso estrelacionado con la prue!a del anlisis de la varian$a" # se inclu#e dentro
http://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_normalhttp://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Gr%C3%A1fico_de_probabilidad&action=edit&redlink=1http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Gr%C3%A1fico_de_probabilidad&action=edit&redlink=1http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Gr%C3%A1fico_de_probabilidad&action=edit&redlink=1http://es.wikipedia.org/wiki/Contraste_de_hip%C3%B3tesishttp://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_de_la_varianzahttp://es.wikipedia.org/wiki/Distribuci%C3%B3n_normalhttp://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Gr%C3%A1fico_de_probabilidad&action=edit&redlink=1http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Gr%C3%A1fico_de_probabilidad&action=edit&redlink=1http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Gr%C3%A1fico_de_probabilidad&action=edit&redlink=1http://es.wikipedia.org/wiki/Contraste_de_hip%C3%B3tesishttp://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_de_la_varianza


10/17

de las llamadas prue!as de comparaciones m1ltiples /a prue!a de(c*e% se reali$a comparando todos los posi!les pares de medias" perousando como error tpico el valor de la varian$a residual o intragruposo!tenida en el anlisis de la varian$a

M6to#os #e comparaciones m8ltiples: Funcionan" !uscando unum!ral" &+o o m'vil" a partir del cual esta!lecer si *a# diferenciasigni&cativa o no entre todas las posi!les comparaciones m1ltiples

Mo#elo #e efectos 05os: Es un modelo estadstico que representa lascantidades o!servadas en las varia!les explicativas que son tratadascomo si las cantidades fueran no,aleatorias Esto est en contraste conel ?odelo de efectos aleatorios # el ?odelo mixto en los que todas oalgunas de las varia!les explicativas son tratadas como si se derivarande causas aleatorias

(otacin #e Puntos: /a notaci'n de puntos es una representaci'n delos elementos de datos similar al modo de o!tener acceso a los

elementos de datos en CJ

Resi#uos: En el contexto de la regresi'n lineal" llamamos residuos a las

diferencias entre los valores de la varia!le dependiente o!servados # los

valores que predecimos a partir de nuestra recta de regresi'n

*a'la #e Anlisis #e ,arianza: Una ve$ que se *an calculado las

sumas de cuadrados" las medias cuadrticas" los grados de li!ertad # la

F" se procede a ela!orar una ta!la que re1na la informaci'n"denominada 4;a!la de Anlisis de varian$a o A836A4" que adopta la

siguiente forma7

&uente #e)ariacin

Suma #ecua#ra#os

Gra#os #eli'erta#

Cua#ra#ome#io

&

Intergrupo t , =

Intragrupo oError

8 , t

;otal 8 , =

*ratamiento control: Es el tratamiento utili$ado actualmente # el cual

se comparara con los tratamientos que son los posi!les a reempla$arlo
http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Pruebas_de_comparaciones_m%C3%BAltiples&action=edit&redlink=1http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Pruebas_de_comparaciones_m%C3%BAltiples&action=edit&redlink=1


11/17

,arianza Constante: Es el tratamiento utili$ado actualmente # el cual

se comparara con los tratamientos que son los posi!les a reempla$arlo

Capitulo 4

Bloue Completo: Es un !loque completo cuando todos sus elementos

componentes tienen valores vlidos -es decir" no omitidos o KmissingL.

En caso contrario" se dice que el !loque es un !loque incompleto

Meneralmente" un !loque est estadsticamente incompleto cuando

alguno de los

8iveles factoriales no posee valores El inter%s por el anlisis estadsticode !loques incompletos estri!a en estudiar el efecto que la omisi'n-deli!erada o no. de cierto nivel factorial tiene so!re la caractersticaestudiada

Cua#ro Grecolatino: Un cuadrado greco,latino" cuadrado de Euler ocuadrados latinos ortogonales de orden n se denomina" en matemticas"a la disposici'n en una cuadrcula cuadrada nNn de los elementos dedos con+untos ( # ;" am!os con n elementos" cada celda conteniendo unpar ordenado -s" t." siendo s elemento de ( # t de ;" de forma que cadaelemento de ( # cada elemento de ; apare$ca exactamente una ve$ encada &la # en cada columna # que no *a#a dos celdas conteniendo elmismo par ordenado

Cua#ro Latino: Un cuadrado latino es una matri$ de nNn elementos enla que cada casilla est ocupada por uno de los n sm!olos de tal modoque cada uno de ellos aparece exactamente una ve$ en cada columna #en cada &la (e dan como una ta!la de multiplicar -ta!la Ca#le# dequasigrupos" los cuales se aplican en el diseo de experimentos

Cua#ro Latino %stn#ar: Un cuadrado latino es un cuadrado latinoestndar cuando las letras de la primera &la # de la primera columnaestn dispuestas en orden alfa!%tico

%fecto #e Interaccin: 0a!lamos de efecto de interacci'n cuando unavaria!le que *a# que explicar O es acondicionada por el acoplamiento dedos varia!les explicativas A # B


12/17

&uente #e ,aria'ili#a#: (on los factores que estn relacionados con lavaria!ilidad de los resultados # que por tanto nos generan errores

Capitulo 9

Arrelo &actorial: (e re&ere a la constituci'n de los tratamientos quese quieren comparar

Comparaciones #e me#ias: (e re&ere al anlisis de algunos datos # lacomparaci'n de estos unos con otros

Componentes #e )arianza: Est diseado para estimar la contri!uci'n dem1ltiples factores a la varia!ilidad de una varia!le dependiente O Est diseadopara anali$ar un experimento anidado en el cual los factores estn estructuradosen una manera +errquica En tal estudio" las muestras de cada factor son

tomadas del interior de las muestras del factor inmediatamente arri!a de %l

Cua#ra#os Me#ios: Es una medida estadstica de la magnitud de unacantidad varia!le Puede calcularse para una serie de valores discretos opara una funci'n de varia!le continua El nom!re deriva del *ec*o deque es la ra$ cuadrada de la media aritm%tica de los cuadrados de losvalores

!ise"o &actorial: Es un experimento cu#o diseo consta de dos o msfactores" cada uno de los cuales con distintos valores o niveles" cu#asunidades experimentales cu!ren todas las posi!les com!inaciones de

esos niveles en todo los factores Este tipo de experimentos permiten elestudio del efecto de cada factor so!re la varia!le respuesta" as como elefecto de las interacciones entre factores so!re dic*a varia!le

%fecto #e Interaccin: 0a!lamos de efecto de interacci'n cuando unavaria!le que *a# que explicar O es acondicionada por el acoplamiento dedos varia!les explicativas A # B

%fecto #e un factor: (e de&ne como el cam!io o!servado en lavaria!le de respuesta de!ido a un cam!io del nivel de tal factor

%fectos principales: (on los principales causantes de la variaci'n enlos errores # por lo tanto del efecto de un factor

&actor Cualitati)o: (us niveles toman valores discretos o de tiponominal que no pueden ser fracciones

&actores Aleatorios: Es aquel cu#os niveles son escogidos de formaaleatoria entre todos los posi!les del factor Estos niveles &+ados que


13/17

toma el factor aleatorio son tan s'lo una muestra de la po!laci'n deniveles so!re los que se *ace inferencia&actores &i5os: /os niveles de los factores usados en un experimento

son los niveles espec&cos de inter%s Esto implica que las inferencias

estadsticas que se *agan so!re estos factores estn limitadas a estos

niveles espec&cos estudiados

Mo#elo #e %fectos &i5os: El modelo de efectos &+os de anlisis de la

varian$a se aplica a situaciones en las que el experimentador *a

sometido al grupo o material anali$ado a varios factores" cada uno de los

cuales le afecta s'lo a la media" permaneciendo la 4varia!le respuesta4

con una distri!uci'n normal

Este modelo se supone cuando el investigador se interesa 1nicamente

por los niveles del factor presentes en el experimento" por lo que

cualquier variaci'n o!servada en las puntuaciones se de!er al error

experimental

Principio #e Pareto: ;am!i%n conocido como la regla del , #

reci!e este nom!re en *onor a 6ilfredo Pareto" quien lo enunci' por

primera ve$ Pareto enunci' el principio !asndose en el denominado

conocimiento emprico Estudi' que la gente en su sociedad se divida

naturalmente entre los Qpocos de muc*oR # los Qmuc*os de pocoR2 se

esta!lecan as dos grupos de proporciones , tales que el grupo

minoritario" formado por un S de po!laci'n" ostenta!a el S de

algo # el grupo ma#oritario" formado por un S de po!laci'n" el S

de ese mismo algo En concreto" Pareto estudi' la propiedad de la tierra

en Italia # lo que descu!ri' fue que el S de los propietarios posean el

S de las tierras" mientras que el restante S de los terrenos

perteneca al S de la po!laci'n restante

Estas cifras son ar!itrarias2 no son exactas # pueden variar (u

aplicaci'n reside en la descripci'n de un fen'meno #" como tal" esaproximada # adapta!le a cada caso particular

El principio de Pareto se *a aplicado con %xito a los m!itos de la poltica

# la Economa (e descri!i' c'mo una po!laci'n en la que

aproximadamente el S ostenta!a el S del poder poltico # la

a!undancia econ'mica" mientras que el otro S de po!laci'n" lo que
http://es.wikipedia.org/wiki/Vilfredo_Paretohttp://es.wikipedia.org/wiki/Conocimiento_emp%C3%ADricohttp://es.wikipedia.org/wiki/Econom%C3%ADahttp://es.wikipedia.org/wiki/Vilfredo_Paretohttp://es.wikipedia.org/wiki/Conocimiento_emp%C3%ADricohttp://es.wikipedia.org/wiki/Econom%C3%ADa


14/17

Pareto denomin' Qlas masasR" se reparta el S restante de la rique$a

# tena poca in)uencia poltica As sucede" en lneas generales" con el

reparto de los !ienes naturales# la rique$a mundial

Replica: /a r%plica se re&ere a la repetici'n del experimento !sico /a

o!tenci'n de r%plicas permite o!tener una estimaci'n del errorexperimental as como calcular una respuesta ms precisa del efecto a

estudio Entre ma#or sea el n1meros de repeticiones para cada

experimento" me+or ser el resultado o!tenido

Capitulo

Coe0cientes #e #eterminacin: El coe&ciente de determinaci'n"

denominado T # pronunciado cuadrado" es un estadsticousado en elcontexto de un modelo estadstico cu#o principal prop'sito es predecirfuturos resultados o testear una *ip'tesis El coe&ciente determina lacalidad del modelo para replicar los resultados" # la proporci'n devariaci'n de los resultados que puede explicarse por el modelo

Columna #e sinos para contrastes: /a ta!la comien$a con unacolumna de signos ms seguida por tres columnas identi&cadas como ;"C # que de&nen una matri$ de diseo de un diseo factorial /aprimera columna de signos se utili$a para o!tener la media glo!al

Contraste: Un contraste en estadstica es una com!inaci'n lineal de lasmedias de los tratamientos de&nida por la suma de productos de lasmedias de tratamiento por un coe&ciente Estos coe&cientes de!encumplir con la caracterstica duque su suma es igual a cero" de talmanera que para algunas medias sus coe&cientes asociados sonpositivos # para otras son negativos

!iarama #e Pareto #e efectos: ;am!i%n llamado curva cerrada oDistri!uci'n A,B,C" es una gr&ca para organi$ar datos de forma queestos queden en orden descendente" de i$quierda a derec*a # separados

por !arras Permite" pues" asignar un orden de prioridades El diagramapermite mostrar gr&camente el principio de Pareto -pocos vitales"muc*os triviales." es decir" que *a# muc*os pro!lemas sin importanciafrente a unos pocos mu# importantes!ise"o &actorial #e --: (e trata de un diseo factorial de factores

con dos niveles cada uno El primer diseo de la serie Ves aquel que

tiene s'lo dos factores" A # B" cada uno con dos niveles
http://es.wikipedia.org/wiki/Riquezahttp://es.wikipedia.org/wiki/Pol%C3%ADticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Bien_econ%C3%B3micohttp://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADsticohttp://es.wikipedia.org/wiki/Principio_de_Paretohttp://es.wikipedia.org/wiki/Riquezahttp://es.wikipedia.org/wiki/Pol%C3%ADticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Bien_econ%C3%B3micohttp://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADsticohttp://es.wikipedia.org/wiki/Principio_de_Pareto


15/17

Ar!itrariamente" los niveles del factor pueden llamarse 4inferior4 #

4superior4

!ise"o &actorial #e -3: (e encuentran en estudio tres factores A" B # C"

cada uno con dos niveles Este diseo se conoce como diseo factorial" # las oc*o com!inaciones de tratamientos pueden representarsegr&camente mediante un cu!o

%rror %stn#ar #e un esta#.stico: El error estndar es la desviaci'nestndarde la distri!uci'n muestral de un estadstico= El t%rmino sere&ere tam!i%n a una estimaci'n de la desviaci'n estndar" derivada deuna muestra particular usada para computar la estimaci'n

&actoriales -; completos: Existen varios casos especiales del diseo

factorial general que resultan importantes porque se usan ampliamenteen el tra!a+o de investigaci'n" # porque constitu#en la !ase para otrosdiseos de gran valor prcticoEl ms importante de estos casos especiales ocurre cuando se tienen Vfactores" cada uno con dos niveles Estos niveles pueden sercuantitativos como sera el caso de dos valores de temperatura presi'no tiempo ;am!i%n pueden ser cualitativos como sera el caso de dosmquinas" dos operadores" los niveles 4superior4 e 4inferior4 de unfactor" o qui$s" la ausencia o presencia de un factorUna r%plica completa de tal diseo requiere que se recopilen x x x

@ V o!servaciones # se conoce como diseo general V

Gra0ca #e Contornos: /as super&cies tam!i%n se pueden transformaren gr&cos de contornos" que son gr&cos de curvas formadas por laintersecci'n de la super&cie # un plano paralelo al plano x# en valoresespec&cos de $

Gr0ca #e efectos en papel normal:esulta una *erramienta mu# 1til para anali$ar la signi&caci'n estadstica de distintos anlisis7 efectos que pueden considerarse signi&cativos" tipo de distri!uci'nque siguen las varia!les" presencia de datos an'malos" etc

(otacin #e


16/17

puntos en este experimento se pueden representar como W W " X W " WX " # XX

Papel Pro'a'il.stico Me#io (ormal: Bsicamente consiste en unarepresentaci'n en el plano de un con+unto de datos" *aciendo

corresponder a la a!scisa o e+e x los valores de los datos de la varia!leestudiada" mientras que a la ordenada o e+e #" le *ace corresponder elporcenta+e de valores en la muestra que son menores o iguales que elvalor considerado" es decir" la frecuencia relativa acumulada

Punto Al Centro: Es el puntoque se encuentra a la misma distancia decualquiera de los extremos

R- = R-a5: El coe&ciente de determinaci'n" denominado T #pronunciado cuadrado" es un estadsticousado en el contexto de unmodelo estadstico cu#o principal prop'sito es predecir futuros

resultados o testear una *ip'tesis El coe&ciente determina la calidad delmodelo para replicar los resultados" # la proporci'n de variaci'n de losresultados que puede explicarse por el modelo

El coe&ciente de determinaci'n corregido en un modelo de regresi'nlinealmide el porcenta+e de variaci'n de la varia!le dependiente -aligual que el coe&ciente de determinaci'n. pero teniendo en cuenta eln1mero de varia!les incluidas en el modelo

egi'n Experimental7

Espacio del factor" dentro de %l se reali$an todas las com!inacionesposi!les factor,nivel

Resi#uales:

Super0cie #e respuestas: Es un con+unto de t%cnicas utili$adas en elestudio de la relaci'n entre una o ms respuestas # un con+unto defactores o varia!les independientes # donde el o!+etivo es optimi$ar%sta-s. respuesta-s. Dic*a metodologa se reali$a mediante unaexperimentaci'n secuencial" esto es" la aproximaci'n a la regi'n deinter%s se reali$a de forma iterativa utili$ando diseos cada ve$ ms
http://es.wikipedia.org/wiki/Punto_(geometr%C3%ADa)http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADsticohttp://es.wikipedia.org/wiki/Regresi%C3%B3n_linealhttp://es.wikipedia.org/wiki/Regresi%C3%B3n_linealhttp://es.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_de_determinaci%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Punto_(geometr%C3%ADa)http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADsticohttp://es.wikipedia.org/wiki/Regresi%C3%B3n_linealhttp://es.wikipedia.org/wiki/Regresi%C3%B3n_linealhttp://es.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_de_determinaci%C3%B3n


17/17

comple+os que dependen de la informaci'n que se o!tiene en cadaetapa

*a'la #e Sinos: /a ta!la comien$a con una columna de signos msseguida por tres columnas identi&cadas como ;" C # que de&nen una

matri$ de diseo de un diseo factorial

/a primera columna de signosse utili$a para o!tener la media glo!al

*ama"o #e prue'a o Corri#a: Es una serie de elementos igualesconsecutivos (e usa para prue!as de aleatoriedad

+ni#a#es Oriinales: (on aquellas que podemos o!tener mediantem%todos de recolecci'n" como las encuestas" ple!iscitos" refer%ndum" #nos proporcionan datos reales # certeros

Capitulo >

A(O,A #eslosa#o: (e trata de un cuadro de varian$a normal sinem!argo los factores de varian$a son ms" esto es de!ido a que losfactores principales se dividen en mas factores

!ise"o &actorial 3;: Considera factores con tres niveles cada uno #tiene V tratamientos(in em!argo" cuando se tienen pocos factores tres como mximo" o en

el peor de los casos cuatro" *a# algunas situaciones prcticas en las que

el diseo V es una !uena alternativa

&actorial Mi$ta: (on sistemas de numeraci'n posicionales no estndaren los que la !ase o ra$ vara de una posici'n a otra ;al representaci'nnum%rica es venta+osa cuando se quieren representar unidades que sonequivalentes a otras pero tienen diferente ratio

Documents

terminos inferencial 2.docx