A start in statistics

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL: PARA DATOS NO AGRUPADOS: MEDIA Ventajas  Es la medida de tendencia central más usada. Emplea en su cálculo toda la información disponible. Se expresa en las mismas unidades que la variable en estudio. El promedio se estable en el muestreo. Es un valor único. Es sensible a cualquier cambio en los datos (puede ser usado como un detector de variaciones en los datos). Se emplea a menudo en cálculos estadísticos posteriores. Es útil para llevar a cabo procedimientos estadísticos como la comparación de medias de varios conjuntos de datos. Presenta rigor matemático. En la gráfica de frecuencia representa el centro de gravedad. Desventajas Es sensible a los valores extremos. No es recomendable emplearla en distribuciones muy asimétricas. Si se emplean variables discretas o cuasi-cualitativas, la media aritmética puede no pertenecer al conjunto de valores de la variable. Si el conjunto de datos es muy grande puede ser tedioso su cálculo ma

PRUEBAS PARAMETRICAS: - Las  pruebas paramétricas  asumen distribuciones estadísticas subyacentes a los datos. Por tanto, deben cumplirse algunas condiciones de validez, de modo que el resultado de la prueba paramétrica sea fiable. Por ejemplo, la prueba t de Student para dos muestras independientes será fiable solo si cada muestra se ajusta a una distribución normal y si las varianzas son homogéneas. - son basados en el muestreo de una poblacion con parametros específicos, como la media(U), la desviacion(), estos metodos generalmente tienen que ajustarse a unas condiciones completamente estrictas. Ventajas de usar pruebas parametricas: -La ventaja de usar una prueba paramétrica en lugar de una no paramétrica consiste en que la primera tiene más  potencia  estadística que la segunda. En otras palabras, una prueba paramétrica tiene mayor capacidad para conducir a un rechazo de H0. La mayoría de las veces, el valor p asociado a una prueba paramétrica es menor que el valor p asocia