Estadísticas Cheat Sheet

January 14

Después que los datos se han recogido, el primer paso en el análisis es a crujir algunas estadísticas descriptivas para hacerse una idea de los datos. Por ejemplo:

  • ¿Dónde está el centro de datos ubicado?
  • Cómo extendido son los datos?
  • Cómo correlacionada son los datos de dos variables?

Las estadísticas descriptivas más comunes son en la siguiente tabla, junto con sus fórmulas y una breve descripción de lo que cada uno mide.

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Calculando Estadísticamente Tamaño de la Muestra

En el diseño de un estudio, el tamaño de la muestra es una consideración importante, porque cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más datos que tiene y la más precisa sus resultados serán (suponiendo que los datos de alta calidad). Si conoce el nivel de precisión que desee (es decir, el margen de error deseado), se puede calcular el tamaño de muestra necesario para lograrlo.

Para encontrar el tamaño de muestra necesario para estimar una media poblacional (μ), utilice la siguiente fórmula:

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En esta fórmula, MOE representa el margen de error deseado (que se establece antes de tiempo), y σ representa la desviación estándar de la población. Si σ es desconocida, se puede estimar que la desviación estándar de la muestra, s, a partir de un estudio piloto; z * es el valor crítico para el nivel de confianza que necesita.

Topografía intervalos de confianza estadísticos

En estadística, un intervalo de confianza es una conjetura acerca de alguna característica de la población. Un intervalo de confianza contiene un plus estimación inicial o menos un margen de error (la cantidad por la cual usted espera que sus resultados varíen, si se toma una muestra diferente). La siguiente tabla muestra las fórmulas para los componentes de los intervalos de confianza y las claves más común para cuándo usarlos.

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Control de salida de Confianza Valores críticos Intervalo estadísticos

Los valores críticos (z-valores *) son un componente importante de los intervalos de confianza (la técnica estadística para estimar parámetros poblacionales). El z-valor *, que aparece en el margen de error de fórmula, mide el número de errores típicos que se añade y resta con el fin de alcanzar su nivel de confianza deseado (la confianza porcentaje que desea). La siguiente tabla muestra los niveles de confianza comunes y sus correspondientes-valores z *.

Nivel de confianza z * - Valor
80% 1.28
85% 1.44
90% 1.64
95% 1.96
98% 2.33
99% 2.58

Manejo de Pruebas de hipótesis estadística

Utiliza las pruebas de hipótesis para cuestionar si una cierta demanda de una población es cierto (por ejemplo, la afirmación de que el 40 por ciento de los estadounidenses tienen un teléfono celular). Para poner a prueba una hipótesis estadística, se toma una muestra, recopilar datos, formar una estadística, normalizarlo para formar una estadística de prueba (por lo que se puede interpretar en una escala estándar), y decidir si la estadística de prueba refuta la afirmación. La siguiente tabla presenta los detalles importantes para las pruebas de hipótesis.

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