Video de introducción al curso - Mg. Héctor Bejarano Benites

Estimados participantes, bienvenidos al curso de Estadística Aplicada. Como primer tema

consideraremos la parte de estadística descriptiva, donde veremos que frente a un conjunto

se resumirá mediante cuadros, gráficos y medidas de resumen, que pueden ser de

tendencia central, como la media aritmética, mediana y moda. Asimismo, para ver la

variación que hay entre esos datos, consideraremos las medidas de dispersión, como la

varianza, desviación estándar y coeficiente de variación.

Como siguiente tema trataremos las nociones básicas del muestreo y la inferencia

estadística, donde vamos a ver los tipos de muestreo con la finalidad de tener muestras

representativas, eficientes y viables. Además, en la inferencia estadística tocaremos la

parte de estimación de parámetros, la prueba de hipótesis y sus respectivas aplicaciones.

Luego, veremos las medidas de asociación entre dos variables, las cuales dependen de los

tipos de variables. Por ejemplo, si queremos establecer la asociación entre dos variables

cuantitativas, recurriremos a un análisis de correlación o a un análisis de regresión, si

queremos ver su relación probable. Asimismo, podemos ver la asociación entre dos

variables cualitativas; en este caso usaremos la prueba estadística Chi cuadrado, la prueba

de independencia y la prueba de homogeneidad. Finalmente, se determinará cómo una

variable expositora es un factor de riesgo ante una enfermedad mediante el no ratio, para

estudios de caso control, y el riego relativo, para el estudio de cohortes.

El último tema es las pruebas no paramétricas. Hay variables que no cumplen los supuestos

de normalidad o de homogeneidad de varianza, por lo que el investigador tiene de recurrir

a algunas alternativas como las pruebas no paramétricas. En esta oportunidad tocaremos

la prueba para muestras de grupos relacionales, la prueba para muestras de

independientes, y la prueba para más de dos grupos independientes. Finalmente veremos

la prueba de correlación, usada cuando no se cumplen los supuestos de normalidad.