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دانلود کتاب Estadística para las ciencias sociales, del comportamiento y de la salud (3a. ed.).
دانلود کتاب آمار برای علوم اجتماعی، رفتاری و بهداشتی (ویرایش سوم).
مشخصات کتاب
Estadística para las ciencias sociales, del comportamiento y de la salud (3a. ed.).
ویرایش:
نویسندگان: Harnoldo Elorza Pérez
سری:
ISBN (شابک) : 9786074813456, 6074813450
ناشر: CENGAGE Learning
سال نشر: 2000
تعداد صفحات: 842
زبان: Spanish
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 13 مگابایت
قیمت کتاب (تومان) : 33,000
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فهرست مطالب
Estadística para las ciencias sociales, del comportamiento y de la salud Contenido Prefacio Acerca del autor Acerca de los colaboradores Acerca de MacStat 3.0 Parte 1 Estadística y ciencias Capítulo 1 aspectos fundamentales de la ciencia Propósitos Introducción Explicación y teoría Naturaleza de la investigación Justificación frente a confrontación ¿De dónde surgen las teorías? Relaciones entre estadística e investigación Error de medida y error experimental Medición y estadística Escalas de medición Limitaciones de las estadísticas por nivel de medida Inferencia estadística y científica Diseño experimental Diseño cuasiexperimental Métodos cualitativos Estadística e informe científico Gráficas Resumen Parte 2 Modelos determinísticos Capítulo 2 Descripción de datos Propósitos Introducción Datos agrupados Gráficas y distribuciones de frecuencia Gráfica circular (o de sectores) Gráfica de barras Diagrama de tallo y hojas Histograma Polígono de frecuencias Polígono de frecuencias acumuladas u ojiva Tablas de distribución de frecuencias Construcción y representación gráfica Diagrama de Pareto Agrupamiento de los datos Sumatorias Medidas de tendencia central Mediana (Me) Moda (Mo) Media aritmética (x̄) Asimetría (As) Cuantilas En forma gráfica En forma analítica Relación de la curva de porcentajes acumulados (ojiva) y las cuantilas Rangos centílicos Empleo de centiles Diagrama de caja Medidas de dispersión o variabilidad Ejemplo de cálculo de Dm, s, s² y CV Propiedades de la distribución de frecuencias Asimetría (As) Curtosis Modalidad Datos no agrupados Medidas de dispersión o variabilidad Amplitud de variación (A) Desviación media (Dm) Desviación estándar(s², σ²) Varianza (s²o σ²) Coeficiente de variación (CV) Ejemplos para datos no agrupados Otros tipos de promedio Media ponderada xp Media armónica (H) Media geométrica (Xg) Resumen Ejercicios Capítulo 3 Conjuntos, funciones y matrices Propósitos Introducción Conjuntos, conceptos y notación Conjunto Elemento Reglas y formas para enunciar los conjuntos Conjuntos finitos e infinitos Relaciones entre conjuntos De pertenencia De inclusión Subconjuntos Conjuntos ajenos Conjunto universal Conjunto vacío Conjuntos iguales Conjuntos similares Diagramas de Venn-Euler y de Carroll Conjunto complemento Álgebra de conjuntos Unión (⋃) Intersección (⋂) Diferencia o resta aritmética (A - B) Diferencia simétrica entre dos conjuntos (A ∆ B) Propiedades de los conjuntos Conteo de elementos Cardinalidad Conteo de elementos para tres conjuntos Conteo de elementos para más de tres conjuntos Producto cartesiano Relaciones y funciones Dominio y contradominio Variables dependientes e independientes Intervalos y desigualdades Clasificación de funciones Álgebra de funciones Matrices Orden de una matriz Tipos de matrices Determinantes Determinantes para matrices de 2×2 Determinantes para matrices de 3×3 Álgebra de matrices Operaciones matrices Sistema de ecuaciones lineales Resumen Ejercicios Capítulo 4 Análisis combinatorio Propósitos Introducción Experimentos Principios fundamentales del conteo Diagramas de árbol Principio de la multiplicación Principio de la adición Permutaciones (Pn, r) Cuando r< n Cuando r= n Circulares Combinaciones Coeficiente multinomial o particiones Teorema del binomio Resumen Ejercicios Parte 3 Modelos no determinísticos Capítulo 5 Muestreo Propósitos Introducción Algunos conceptos básicos Censo y muestra Población objetivo Marco de muestreo Tipos de muestreo Muestreo no probabilístico De juicio Por cuotas Bola de nieve Por conveniencia Muestreo probabilístico Fundamentos de muestreo probabilístico Conceptos básicos Muestreo aleatorio simple Muestreo aleatorio estratificado Muestreo por conglomerados Resumen Ejercicios Capítulo 6 Cálculo probabilístico Propósitos Introducción Definiciones, símbolos y terminología Símbolos y terminología Axiomas de probabilidad Particiones Eventos mutuamente excluyentes (me) Probabilidad condicional Eventos independientes ¿Eventos mutuamente excluyentes o independientes? Probabilidad marginal Teorema de la probabilidad total Teorema de Bayes Procesos estocásticos Conceptos y definiciones Cadenas de Markov Representación gráfica Representación matricial Resumen Ejercicios Capítulo 7 Distribuciones probabilísticas Propósitos Introducción Variable aleatoria Desigualdad de Chebyshev Ley de los grandes números Distribución de Bernoulli Distribución binomial Características o parámetros de la distribución binomial Distribución de Poisson Características o parámetros de la distribución de Poisson Aproximación de la distribución binomial a la de Poisson Distribución hipergeométrica Distribución normal Distribución Z Aproximación de la distribución binomial a la normal Corrección de continuidad Distribución exponencial Resumen Ejercicios Parte 4 Inferencia estadística Capítulo8 Conceptos básicos de la inferencia Propósitos Introducción Métodos de inferencia estadística Estimación puntual Estimación intervalar Lineamientos básicos del diseño de experimentos, investigaciones y estudios Estudio piloto Variables Transformaciones Normalización de datos Hipótesis estadísticas y científicas Hipótesis nula (H₀) Hipótesis alternativa (H₁) Clasificación de hipótesis Diferentes tipos de error en la investigación Sesgos Nivel de significancia, valor p y potencia Contrastación de hipótesis Curva característica de operación Reglas operativas para realizar un contraste de hipótesis Relación entre tamaño de muestra y prueba de hipótesis Resumen Ejercicios Capítulo 9 Estudio de una población Propósitos Introducción Error estándar de la media Intervalo de confianza y contraste de hipótesis para una media poblacional cuando su varianza es conocida Intervalo de confianza para la media aritmética poblacional y contraste de hipótesis cuando la varianza poblacional es desconocida Intervalo de confianza y contraste de hipótesis para una diferencia de promedios con muestras relacionadas Prueba A de Sandler Intervalo de confianza y prueba de hipótesis para una proporción Contraste de hipótesis e intervalo de confianza para una varianza Ejercicios Capítulo 10 Estudio de dos poblaciones Propósitos Introducción Intervalo de confianza y contraste de hipótesis para dos medias Intervalo de confianza y contraste de hipótesis para dos proporciones Intervalo de confianza y contraste de hipótesis para dos varianzas Contraste para más de dos varianzas La prueba de Cochran consiste en obtener la sumade las varianzas muestrales de las kmuestras Prueba de Hartley Prueba de Bartlett Resumen Ejercicios Capítulo 11 Análisis de varianza de un factor Propósitos Introducción La lógica del análisis de varianza Diseño completamente aleatorizado Para dos tratamientos (k= 2) con igual número de sujetos Supuestos del análisis de varianza Prueba de Dunnett (d) Resumen Ejercicios Capítulo 12 Análisis de varianza de dos factores Propósitos Introducción Diseño de bloques aleatorizados Diseño completamente aleatorizado Concepto de interacción Resumen Ejercicios Parte 5 Asociación Capítulo 13 Análisis de regresión lineal Propósitos Introducción El modelo de regresión Cálculo de la recta de regresión Evaluación de la ecuación de regresión Intervalos de confianza para α, β, σ²x/y y μx/y Pruebas de hipótesis para la regresión Análisis de correlación Intervalo de confianza para el coeficiente de correlación Valor promedio del coeficiente de correlación Prueba de hipótesis para el coeficiente de correlación Covarianza Prueba de hipótesis entre dos rectas de regresión Comparación entre dos coeficientes de correlación Análisis de regresión múltiple Caso particular para dos variables independientes Relación entre el análisis de varianza y el de regresión múltiple Evaluación de la ecuación de regresión múltiple Prueba de hipótesis para los coeficientes de regresión Coeficiente de correlación múltiple Resumen Ejercicios Capítulo 14 Estadística no paramétrica Propósitos Introducción Pruebas de bondad de ajuste Ji-cuadrada (x²) Kolmogorov-Smirnov (K-S) Prueba de la U de Mann-Whitney Ji-cuadrada de dos proporciones binomiales Prueba de rangos con signos en pares de Wilcoxon Prueba de la mediana Prueba de Kruskal-Wallis (H) Prueba de Friedman Prueba de Nemenyi Coeficiente de Spearman (rs) Interpretación de los resultados Prueba de significancia de rs Coeficiente TAU (τ) de Kendall Coeficiente de concordancia (ω) de Kendall Prueba de significancia de ω Coeficiente de correlación (rbp) biserial de punto Prueba de significancia de rbp Prueba de Kappa Resumen Ejercicios Capítulo 15 Conceptos básicos de evaluación y análisis de datos categóricos Propósitos Introducción Estudios evaluativos, un enfoque actual Definiciones y conceptos Consideraciones para los estudios evaluativos Los diferentes objetos de la evaluación Estudios evaluativos: procedimientos generales Áreas de interés del estudio evaluativo Programas susceptibles de evaluación Interpretación de resultados La evaluación referida a una norma La evaluación referida al criterio Un modelo de investigación Propósitos Datos iniciales Tipo y tamaño de muestra Instrumento de investigación Procesamiento y análisis de datos Informe final Tablas de contingencia Prueba de homogeneidad. Prueba de independencia Procedimiento post hoc Prueba exacta de Fisher Prueba de McNemar Resumen Ejercicios Parte 6 Introducción a la medición Capítulo 16 Teoría de la respuesta al ítem Propósitos Introducción Teoría clásica de los tests en la psicometría Supuestos básicos de la teoría de la puntuación verdadera Confiabilidad de un test Condiciones de paralelismo Características de los ítems en la TCT Principales limitaciones de la teoría clásica de los tests ¿Qué ofrece la teoría de la respuesta al ítem? Curva característica del ítem (CCÍ) Modelo ideal de Guttman y parámetros de un ítem Índice de dificultad Discriminación de un ítem Parámetro de seudoadivinación Modelo de ojiva normal Reparametrización del modelo de ojiva normal Modelo logístico de un parámetro o modelo de Rasch Modelo logístico de dos parámetros Modelo logístico con tres parámetros Principales supuestos de la TRÍ Unidimensionalidad del test Indeterminación de la escala del rasgo latente Estimación de parámetros del examinado y los ítems Método de estimación de máxima verosimilitud Estimación de los parámetros: a y b Función de información Usos de la función de información Función de información del test Evaluación de bondad de ajuste del modelo Interpretación del índice de bondad de ajuste Modelos politómicos de la teoría de la respuesta al ítem Modelos politómicos para categorías ordenadas Modelo de respuesta graduada Ventajas de los modelos politómicos Resumen Apéndice Los escritos científicos Introducción Qué escribir Tipo de escrito Partes del manuscrito Fuentes de información Estilo Problemas éticos de un reporte de investigación Protección del derecho a la intimidad de los pacientes Organización de un manuscrito para su envio al editor Requsitos para publicaciones del área de ciencias biomédicas Requisitos para el envío de manuscritos Envío del manuscrito a la revista Referencias Glosario Bibliografía Anexo 1 Tablas Anexo 2 Soluciones
