Curso básico de análisis de datos con Statistica

Curso básico de análisis
de datos con Statistica
Febrero de 2010
	Curso básico de análisis de datos con Statistica.
	Sesión 1. Estadística Descriptiva.
		1.1 Organización de datos. Creación de un archivo de datos.
		Configuración de la salida de Statistica.
		1.2 Análisis estadístico unidimensional.
		Medidas de tendencia central y de posición no central
		1.3 Creación de variables y gestión de datos
EJERCICIO 1.25.- Realiza un pequeño análisis estadístico en el que podamos analizar el volumen de negocio en 2008 de las empresas, según su ubicación.
	1.4 Edición de gráficos.
	Sesión 2. Inferencia Paramétrica
		2.1. Inferencia Estadística.
		2.2. Intervalos de confianza.
		2.3. Contrastes de hipótesis.
			CONCLUSIÓN
		lo que cambia es nuestro criterio de decisión (en los siguientes gráficos, el sombreado indica la región crítica, es decir, aquella en la que rechazaríamos H0, para un nivel de significación (=0’05).
		Rechazamos H0 cuando
		esté “lejos” μ0=350, es decir, cuando T0 sea, o muy positivo o muy negativo.
		Rechazamos H0 cuando
		sea muy “pequeño” comparado con μ0=350, es decir, cuando T0 sea muy negativo.
		Rechazamos H0 cuando
		sea muy “grande” comparado con μ0=350, es decir, cuando T0 sea muy negativo.
		y, en cada uno de los casos, el p-valor se calcularía:
		p-valor=0’029
		p-valor=ddddd
		p-valor=ddddd
		Decisión para α=0’05
		Decisión para α=0’05
		Decisión para α=0’05
		2.4. Contrastes paramétricos de dos poblaciones.
		¿Cuál será nuestra decisión para (=0’05? ¿Y para (=0’01?
	Sesión 3. Inferencia no paramétrica
		3.1. Pruebas de homoscedasticidad
		3.2. Pruebas de normalidad
	Sesión 4. Análisis de la Varianza y Regresión Lineal
		4.1. Análisis de la Varianza
		El problema de las comparaciones múltiples
El Análisis de la Varianza (ANOVA)
	Debemos aceptar la hipótesis nula y concluir por tanto que el volumen de negocio en el año 2007 no depende
	del grupo de actividad
Condiciones de aplicación
Pruebas a posteriori (post hoc)
	Trabajo final: