Textoconferencia del 19 de Diciembre de 2006

Se han suprimido algunas frases del log, sobre todo referentes a entradas y salidas de diferentes personas en el canal durante la presentación
[16:48] * Joins: mariajose (direccion@201.Red-88-14-226.dynamicIP.rima-tde.net)
[16:49] (mariajose> buenas tardes
[16:50] (pplopez> hola
[16:50] (mariajose> bien
[16:51] (mariajose> esperamos cinco minutos para ver si se conecta alguno mas y empezamos
[16:54] (vero> hola
[16:55] (Amo-Levy-> hola
[16:56] (pplopez> hola
[17:00] (mariajose> teneis alguna duda del tema de comparaciones de medias y de proporciones
[17:01] (vero> no
[17:01] (pplopez> si el intervalo de diferencia de medias no contiene al 0 es no significativo , 1 en el de proporcines verdad??
[17:02] (mariajose> si si contiene el cero quiere decir que s e contempla que en algun momento l adiferecnia es nula es decir que e scero
[17:03] (mariajose> y por tanto le intervalo contempal qeu en elgun momneto puede no haber diferecnia
[17:03] (mariajose> de cuerdo?
[17:03] (mariajose> si pasa de negativo a positivo no hay diferencia
[17:04] (mariajose> luego la diferecnia matematica encontrada no significa nada
[17:04] (mariajose> ma dudas
[17:04] (pplopez> pero con las proporciones es con el 1, no??
[17:05] (mariajose> es lo mismo
[17:06] (mariajose> tienes los pauntes?
[17:06] (mariajose> apuntes ?
[17:06] (pplopez> si
[17:06] (mariajose> en la prueba de significacion para una diferencia de dos proporciones
[17:07] (mariajose> en la segunda pagina del tema 6
[17:07] (mariajose> lo ves?
[17:07] (pplopez> si
[17:07] (mariajose> ves al final el intervalo va de positivo a negativo?
[17:08] (mariajose> es decir contempal el cero
[17:08] (pplopez> ya está
[17:08] (pplopez> gracias
[17:09] (mariajose> bien si sigues el ejemplo este te dice que la p encontrada es de 0,4 o un 40% por tanto con esta p es signifiactivo o no?
[17:10] (mariajose> una p significativa es la qeu contempal un error de un 5% maximo esto es un acuerdo matematico
[17:10] (mariajose> y esta contempla un error de un 40% por tanto no es significativo
[17:10] (pplopez> no significativa
[17:10] (mariajose> como lo demuestra su intervalo que pasa de positivo a negativo
[17:11] (mariajose> mas dudas
[17:11] (pplopez> no
[17:11] (mariajose> empezamos ocn la t de estudent
[17:11] (mariajose> cuando hablamos de las variables
[17:12] (mariajose> comentamos que segun si eran cualitativas o cuantitativas el test estadistico a utilizar era diferente
[17:13] (mariajose> la svariables cualtativas la medida de resumen que se utiliza cual es?
[17:13] (mariajose> y con la scuantitativas?
[17:15] (mariajose> las cuantitativas se pueden sumar luego cual es la medida de resuemne?
[17:15] (mariajose> la media y con las cualitativas las proporciones
[17:16] (mariajose> par alas variables cualitativas el tes a aplicar es:
[17:16] (mariajose> comparacion de proporciones para la comparacion de dos variables
[17:16] (mariajose> chi cuadrado para la comparacion de dos variables con mas de dos categorias
[17:17] (mariajose> variables cualitativas
[17:17] (mariajose> y para compara una variable cualitativa con una cuantitativa es la t de studente
[17:17] (mariajose> para dos cunatitativas la correlacion y la regresion
[17:17] (mariajose> empezamos ocn la t de student
[17:18] (mariajose> La prueba de la T de estudent se utiliza cuando se compara
[17:18] (mariajose> una variable cualitativa con una variable cuantitativa.
[17:18] (mariajose> En un estudio se quiere probar la hipótesis nula de que
[17:18] (mariajose> no hay diferencia entre la media de una muestra y
[17:18] (mariajose> la media poblacional, o se quiere estudiar si hay
[17:18] (mariajose> diferencias entre las medias de dos muestras.
[17:18] (mariajose> En las muestras pequeñas, la técnica a utilizar en
[17:18] (mariajose> las comparaciones en muestras pequeñas es la prueba t.
[17:19] (mariajose> Sus fundamentos de deben a WS Gosset, que lo escribio
[17:19] (mariajose> bajo el seudónimo de "Student" así que es conocida como
[17:19] (mariajose> prueba de Student.
[17:19] (mariajose> El procedimiento no difiere sustancialmente del usado
[17:19] (mariajose> para muestras grandes, pero es
[17:19] (mariajose> preferible utilizar este método cuando el número de
[17:19] (mariajose> observaciones es menor de 60, y debe usarse siempre que
[17:19] (mariajose> la muestra sea 30 o menos.
[17:19] (Amo-Levy-> ok
[17:19] (mariajose> Para muestras grandes se utiliza la prueba de Z, es decir,
[17:20] (mariajose> la diferencia de las medias se divide por el error estándar y
[17:20] (mariajose> el valor que sale, es el valor de Z. Con ese resultado de Z,
[17:20] (mariajose> nos vamos a las tablas de Z, donde nos dará el valor de p y
[17:20] (mariajose> si la diferencia encontrada es significativa o no.
[17:20] (mariajose> Para muestras pequeñas, y con la condición de que la
[17:20] (mariajose> distribución de probabilidad de la variable siga en
[17:20] (mariajose> al población una Ley Normal, la prueba t se efectúa a partir
[17:20] (mariajose> del mismo cociente pero el resultado se compara con la ley
[17:20] (mariajose> de Student-Fisher.
[17:21] (mariajose> La aplicación de la distribución de la t Student-Fisher.
[17:21] (mariajose> se utilizara cuando sea necesario dar respuesta a
[17:21] (mariajose> estos problemas:
[17:21] (mariajose> 1.El cálculo de un intervalo de confianza para una media
[17:21] (mariajose> muestral.
[17:21] (mariajose> 2.Cálculo de la media y desviación estándar de una
[17:21] (mariajose> muestra y su estimación de la media de la población.
[17:21] (mariajose> 3.¿Con que nivel de significación difiere la media muestral
[17:21] (mariajose> de la media poblacional enunciada?
[17:21] (mariajose> 4.Se calculan las medias y desviaciones estándar de dos
[17:22] (mariajose> muestras. ¿Provienen ambas muestras de la misma población?
[17:22] (mariajose> 5.Se hacen observaciones pareadas en dos muestras (o en
[17:22] (mariajose> sucesión en una muestra). ¿Cuál es la significación de la
[17:22] (mariajose> diferencia entre las medias de los dos conjuntos de
[17:22] (mariajose> observaciones?
[17:22] (mariajose> En cada caso el problema es esencialmente el mismo -a
[17:22] (mariajose> saber, establecer múltiplos de errores estándares a los
[17:22] (mariajose> cuales se les pueden asignar probabilidades. Estos múltiplos
[17:22] (mariajose> son el número
[17:22] (mariajose> de veces que una diferencia se puede dividir por su error
[17:23] (mariajose> estándar. Se ha visto que con muestras grandes 1,96 veces el
[17:23] (mariajose> error estándar tiene una probabilidad de 5% o menos, y 2,576
[17:23] (mariajose> veces el error estándar una probabilidad de 1% o menos (Tabla
[17:23] (mariajose> A apéndice). Esto es debido a que con muestras grandes
[17:23] (mariajose> calculamos el valor de Z al dividir la diferencia por el error
[17:23] (mariajose> estándar.
[17:24] (mariajose> entendido?
[17:24] (mariajose> teneis las tablas?
[17:24] (mariajose> coger la tabla B
[17:24] (Amo-Levy-> si
[17:25] (vane> si
[17:25] (mariajose> como veis es la tabla de la t de student os poneis en la columna de 0,05
[17:25] (MartaR> si
[17:25] (curso> Mas o menos
[17:26] (mariajose> y si vais al fianl con mas de 120 de grados de libertad luego explicamso este concepto
[17:26] (mariajose> pero los grados de libertad es el tamaño de la muestra menos uno
[17:27] (mariajose> luego ocn muestras grandes veis que el valor de la t es igual que el valor de Z
[17:27] (mariajose> es decir 1,96 lo veis?
[17:27] (MartaR> sip
[17:28] (Jimena> si
[17:28] (mariajose> loveis todos
[17:28] (elena> mas o menos
[17:28] (mariajose> por eso la t se suel utilizar para muestras menores a 60 y sobre todo las menores de 30
[17:29] (mariajose> de acuerdo?
[17:29] (pplopez> si
[17:29] (MartaR> si
[17:29] (mariajose> segumos
[17:29] (mariajose> INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNA MUESTRA PEQUEÑA
[17:29] (mariajose> Una enfermedad congénita rara, causa una reducción en la
[17:29] (mariajose> concentración de sodio sanguíneo. Se conoce poco acerca del
[17:29] (mariajose> tema, y el número de casos recogido es escaso, solo 18.
[17:30] (mariajose> La concentración media de sodio sanguíneo de estos 18
[17:30] (mariajose> casos fue 115 mmol/l, con una desviación estándar de 12
[17:30] (mariajose> mmol/l. Asumiendo que la concentración de sodio sanguíneo se
[17:30] (mariajose> distribuye normalmente ¿cuál es el intervalo de confianza al
[17:30] (mariajose> 95% dentro del cual se puede esperar que caiga la media de la
[17:30] (mariajose> población total de tales casos?
[17:30] (mariajose> Con esos datos podemos calcular el intervalo de confianza?
[17:30] (mariajose> Numero de observaciones:18
[17:30] (mariajose> Concentración media de sodio sanguíneo 115
[17:31] (mariajose> Desviación estándar 12
[17:31] (mariajose> Error estándar de la media SD/vn = 12/v18 = 2,83mmol/l
[17:31] (mariajose>
[17:31] (mariajose> Para encontrar el intervalo de confianza al 95% por arriba
[17:31] (mariajose> y por debajo de la media tenemos que encontrar un múltiplo del
[17:31] (mariajose> error estándar.
[17:31] (mariajose> En las muestras grandes hemos visto que el múltiplo es
[17:31] (mariajose> 1,96 (Capítulo 4). Para muestras pequeñas usamos la tabla de
[17:31] (mariajose> t (Tabla B, Apéndice). Como la muestra es pequeña la t será
[17:31] (mariajose> grande para cualquier nivel particular de probabilidad.
[17:32] (mariajose> A la inversa, cuando la muestra sea grande, la t será pequeña
[17:32] (mariajose> y se aproximará a los valores de Z dados en la Tabla A,
[17:32] (mariajose> igualándolos para muestras infinitamente grandes.
[17:33] (mariajose> coger la tabla B
[17:33] (mariajose> Coger la tabla de la t de student
[17:33] (mariajose> Dado que el tamaño de la muestra influye en el valor de la t,
[17:33] (mariajose> el tamaño de la muestras se calcula en relación al valor de t
[17:33] (mariajose> para las probabilidades en la tabla. La columna de la
[17:33] (mariajose> izquierda está señalada como d.f. por "grados de libertad"
[17:33] (mariajose> ("degrees of freedom"). El uso de estos ya se explicó en el
[17:33] (mariajose> cálculo de la desviación estándar
[17:34] (mariajose> En la práctica, los grados de libertad suman en estas
[17:34] (mariajose> circunstancias uno menos el número de observaciones en la
[17:34] (mariajose> muestra. Con estos datos, tenemos 18 - 1 = 17 d.f. Esto es
[17:34] (mariajose> debido a que sólo 17 observaciones del número total de
[17:34] (mariajose> observaciones se necesitan para especificar la muestra, la
[17:34] (mariajose> 18ava viene determinada por diferencia.
[17:34] (mariajose> Para encontrar el número por el cual debemos multiplicar el
[17:34] (mariajose> error estándar para dar el intervalo de confianza al 95%
[17:34] (mariajose> entramos en la Tabla B en 17 en la columna de la izquierda y
[17:35] (mariajose> leemos hasta la columna rotulada 0,05 para descubrir el número
[17:35] (mariajose> 2,110. Los intervalos de confianza al 95% de la media se
[17:35] (mariajose> calculan como sigue:
[17:36] (mariajose> dejamos un momento para que busqueis la tabla y los datso qeu hemos coemntado
[17:37] (vero> 115+-(2.11x2.83)
[17:38] (mariajose> teneis la tabla?
[17:38] (mariajose> todos?
[17:38] (pplopez> si
[17:38] (MartaR> sip
[17:38] (mariajose> veis la primera columna de lso grados de libertad
[17:39] (MartaR> si
[17:39] (elena> si
[17:39] (vero> si
[17:39] (mariajose> los grados de libertad en la t de student es el tamaño de la muestra menos 1
[17:39] (mariajose> entendeis este concepto?
[17:39] (MartaR> si
[17:39] (elena> si
[17:39] (pplopez> si
[17:39] (mariajose> si tenemso una muestra de tamaño 14 cual es la fila por la qeu tenemso que entrar a latabla?
[17:40] (MartaR> 13
[17:40] (vero> 13
[17:40] (pplopez> 13
[17:40] (mariajose> bien entonces veis el valor de 2,110 del ejemplo anterior?
[17:40] (MartaR> si
[17:40] (vero> si
[17:40] (pplopez> si
[17:40] (Jimena> si
[17:41] (mariajose> seguimos con el ejemplo que estabamos mirando
[17:41] (mariajose> Media ± 2,110 SE de la Media
[17:41] (mariajose> Lo cual nos da:
[17:41] (mariajose> 115 - (2,110 x 2,83) a 115 + 2,110 x 2,83 o
[17:41] (vero> si
[17:41] (mariajose> 109,03 ÷ 120,97 mmol/l
[17:42] (MartaR> si
[17:42] (mariajose> veis de donde salen los datos?
[17:42] (mariajose> Podemos decir entonces, con una oportunidad del 95% de
[17:42] (mariajose> acertar, que el rango 109,03 ÷ 120,97 mmol/l incluye la media
[17:42] (mariajose> poblacional.
[17:42] (mariajose> COMPARACION DE LA MEDIA MUESTRAL (OBSERVADA) A LA MEDIA
[17:43] (mariajose> POBLACIONAL (PRUEBA T DE UNA MUESTRA).
[17:43] (mariajose> comoveis lo que trata en el ejemplo anterior es de estimar un intrevalo y se hace como lo calculamos ayer
[17:44] (mariajose> la media mas menos Z(1,96)*Error estandar
[17:44] (mariajose> aqui el valor de Z se sustituye por el valor de la T de student
[17:44] (mariajose> de acuerdo?
[17:45] (mariajose> me seguis o estais perdidos?
[17:45] (vane> si
[17:46] (Monica> si
[17:46] (Mery> hola
[17:46] (pplopez> si
[17:47] (elena> bueno
[17:48] (mariajose> elena quien eres?
[17:48] (elena> soy abadelena
[17:49] (mariajose> como te estoy haciendo sufrir
[17:49] (elena> si
[17:49] (mariajose> bueno si es necesario te hago un aparticular je je je
[17:49] (elena> sobrevivire, gracias
[17:50] (mariajose> dices que con esto es bastante no
[17:50] (elena> si
[17:51] (mariajose> bueno tras esto comenzamos con la ocmparacion entre una media teorica y una media real estudiada
[17:51] (mariajose> El valor medio de la concentración de calcio plasmático en los
[17:51] (mariajose> 18 pacientes fue de 3,2 mmol/l, con una desviación
[17:51] (mariajose> estándar de 1,1. Se conoce que en la población sana de 20 a 44
[17:51] (mariajose> años, las cifras de calcio es cercana al 2,5 mmol/l ¿Es alta
[17:51] (mariajose> la media de calcio de estos pacientes?
[17:51] (mariajose> Tenemos la siguiente información:
[17:51] (mariajose> Media de la población general 2,5 mmol/l
[17:51] (mariajose> Media de la muestra 3,2 mmol/l
[17:52] (mariajose> Desviación estándar de la muestra, SD 1,1 mmol/l
[17:52] (mariajose> Error estándar de la media muestral, SD/vn = 1,1/v18 0,26
[17:52] (mariajose> mmol/l
[17:52] (mariajose> Diferencia entre medias µ - X = 2,5 – 3,2 = 0,7 mmol/l
[17:52] (mariajose> Valor de t= diferencia entre medias dividido por error
[17:52] (mariajose> estándar de la media muestral
[17:53] (mariajose> como veis igual qeu ayer partimos de la sdiferencias entre las dos medias y kas dividimos por el error estandar
[17:53] (mariajose> cual es aquie el error estandar?
[17:54] (mariajose> 0,26 lo veis?
[17:54] (pplopez> 0,26
[17:54] (MartaR> sip
[17:54] (Jimena> si
[17:54] (mariajose> pues divididmos la diferencia 0,7 / el errror estandar y nos da un valor de t
[17:55] (mariajose> este valor es 2,69 cuantos grados de libertad teniamos
[17:55] (MartaR> 17
[17:55] (Monica> 17
[17:55] (pplopez> 17
[17:55] (mariajose> bien si entramos por estos grados de libertad con un valor de t de 2,69 cual es la significacion?
[17:56] (mariajose> mirar la tabla
[17:56] (MartaR> 2,69*2,11
[17:56] (mariajose> no el avlor de t es y a2,69
[17:56] (mariajose> y los grados de libertad son 17
[17:57] (MartaR> ah, pues entonces 0,05
[17:57] (mariajose> estais todos enla fila 17
[17:57] (pplopez> 0,02
[17:57] (Monica> entre 0.02 y 0.01
[17:57] (mariajose> si esta entre 0,02 y 0,01
[17:58] (mariajose> luego entonces podemos decir que las dos medias vienen de la misma poblacion o hay diferencia significativa entre ellas
[17:58] (MartaR> si
[17:58] (mariajose> si qeu?
[17:58] (mariajose> que son diferentes o np?
[17:59] (pplopez> que son diferentes
[17:59] (MartaR> si son diferentes
[18:00] (mariajose> por que el riesgo de equivocarnos si afirmamos esto es muy bajo
[18:00] (mariajose> es entre un 1% y un 2%
[18:01] (mariajose> de acuerdo
[18:01] (mariajose> seguimos
[18:01] (mariajose> El valor de t aplicando la formula es -2,69
[18:01] (mariajose> Ignorando el signo del valor t, y entrando en la Tabla B a 17
[18:01] (mariajose> grados de libertad, encontramos que 2,69 está entre valores de
[18:02] (mariajose> probabilidad de 0,02 y 0,01, en otras palabras, entre 2% y 1%
[18:02] (mariajose> y así 0,01 P < 0,02.
[18:02] (mariajose> Es por tanto improbable que la muestra con media 3,2 venga de
[18:02] (mariajose> una población con media 2,5, y podemos concluir que la media
[18:02] (mariajose> muestral es alta, al menos estadísticamente.
[18:02] (mariajose> COMPARACION ENTRE MEDIAS DE DOS MUESTRAS
[18:03] (mariajose> ahora empezamos a compar dos medias de dos muestras
[18:03] (mariajose> Aquí aplicamos un procedimiento modificado para encontrar el
[18:03] (mariajose> error estándar de la diferencia entre dos medias y probamos el
[18:03] (mariajose> tamaño de la diferencia según este error estándar. Para
[18:03] (mariajose> muestras grandes se usa la desviación estándar de cada
[18:03] (mariajose> muestra, para calcular el error estándar de la diferencia
[18:03] (mariajose> entre las medias. Para muestras pequeñas se calcula una
[18:04] (mariajose> desviación estándar combinada para las dos muestras.
[18:04] (mariajose> Los supuestos son:
[18:04] (mariajose> Que los datos sean cuantitativos y supuestamente normales
[18:04] (mariajose> Que las dos muestras vengan de distribuciones que pueden
[18:04] (mariajose> diferir en su valor medio, pero no en la desviación estándar
[18:04] (mariajose> Que las observaciones sean independientes unas de otras
[18:04] (mariajose> Vamos a poner un ejemplo
[18:04] (mariajose> Se ha demostrado que la incorporación de fibra a la dieta es
[18:05] (mariajose> beneficiosa para los pacientes con diverticulosis. Existen en
[18:05] (mariajose> le mercado diversas preparaciones de fibras, y se quiere
[18:05] (mariajose> probar la eficacia de dos de ellas en pacientes, para valorar
[18:05] (mariajose> la eficacia de una con relación a la otra.
[18:05] (mariajose> Entre las consecuencias de administrar la fibra que se
[18:05] (mariajose> necesita probar, está el tiempo de tránsito a través del canal
[18:05] (mariajose> alimentario. ¿Es diferente este en los dos grupos de pacientes
[18:05] (mariajose> según la administración de una u otro preparado?.
[18:05] (mariajose> La hipótesis nula es que no existe diferencia entre los dos
[18:06] (mariajose> grupos. Por distribución aleatoria se seleccionan dos grupos
[18:06] (mariajose> de pacientes entre 40 y 64 años con diverticulosis de
[18:06] (mariajose> severidad comparable.
[18:06] (mariajose> La muestra 1 contiene 15 pacientes a los que se les da el
[18:06] (mariajose> tratamiento A, y la muestra 2 contiene 12 pacientes a los que
[18:06] (mariajose> se les da el tratamiento B. Los tiempos de tránsito de los
[18:06] (mariajose> alimentos a través del intestino se miden por técnicas
[18:06] (mariajose> estándar con bolitas marcadas y los resultados se registran,
[18:06] (mariajose> según incrementos de tiempos, en la
[18:07] (mariajose> Con el tratamiento A el tiempo medio de tránsito fue 68,40 h y
[18:07] (mariajose> con el tratamiento B 83,42 h. ¿Cuál es la significación de la
[18:07] (mariajose> diferencia de 15,02 h?
[18:07] (mariajose> El cálculo se realiza así:
[18:07] (mariajose> mirara la tabla 7.1 del ejemplo de los apuntes
[18:10] (mariajose> dejo cinco minutos para que veais el ejemplo en la domuntacion y como se calcula y luego ocmentamos alguna duda
[18:15] (mariajose> lo habeis entendido?
[18:15] (pplopez> si
[18:16] (mariajose> seguimos
[18:16] (mariajose> Obtener la desviación estándar en la muestra 1: S1
[18:16] (mariajose> Obtener la desviación estándar en la muestra 2: S2
[18:16] (amo-levy-> si
[18:16] (mariajose> Multiplicar el cuadrado de la desviación estándar de la muestra 1
[18:16] (mariajose> por los grados de libertad, que es el número de sujetos menos uno:
[18:16] (mariajose> Repetirlo para la muestra 2
[18:16] (mariajose> Sumar los dos y dividir por el total de grados de libertad
[18:16] (mariajose> El error estándar de la diferencia entre las medias es: mirar en la pagina 55
[18:16] (mariajose> de los apuntes
[18:17] (pplopez> 6,580
[18:17] (mariajose> Que también se puede escribir como:viene en los pauntes
[18:17] (mariajose> Cuando la diferencia entre las medias se divide por su error estándar el resultado es t.
[18:17] (mariajose> Así: mirar los apuntes la formula
[18:18] (mariajose> La tabla de la distribución t Tabla B (apéndice) da los valores p para dos colas y
[18:18] (mariajose> se entra en (n1-1) + (n2-1) grados de libertad.
[18:18] (mariajose> si el valor del error estandar calculado es 6,580
[18:20] (mariajose> evis qeu luego se calcula el valor de t poniendo en el numerador la diferencia de las medias es decir 83,42-68,40
[18:20] (mariajose> y se divide por el errro estandar que es como h aseñalado pepe
[18:20] (mariajose> 6,580
[18:20] (mariajose> y nos sale que el valor de t es 2,280
[18:21] (mariajose> cuantos grados de libertad tenemos que considerara?
[18:21] (mariajose> teniendo en cuanta lso tamaños de la muestra?
[18:22] (mariajose> venga quien lo dice?
[18:22] (pplopez> 13 y 11
[18:22] (elena> 25
[18:23] (mariajose> 14 y 11 por qeu una muestra es 15 y 15-1 es 14 y la otra es 12 y 12-1 es 11 luego con cuantso grados de libertad entramos ala tabla?
[18:23] (pplopez> perdo 14 y 11
[18:23] (pplopez> 25
[18:23] (mariajose> muy bien elena
[18:23] (mariajose> bueno pues es significativa la diferencia o no?
[18:24] (pplopez> significativa. esta entre 0,05 y 0,02
[18:24] (mariajose> si el valor de t es 2,280 y los grados de libertad son 25 cual es el nivel de significacion?
[18:25] (mariajose> cual es la interpretacion?
[18:26] (mariajose> los tratamientos son diferentes o no? o no?
[18:27] (mariajose> si o no
[18:27] (pplopez> no
[18:27] (mariajose> hemos diho que la p esta entre 0.05 y 0.02
[18:28] (mariajose> luego consideramso que los tratamoientos son difetrentes
[18:28] (amo-levy-> no
[18:28] (mariajose> teniendo en cuenta un riesgod e equivocarnos de un 5% o de un "5
[18:28] (mariajose> perdon un 2%
[18:29] (mariajose> luego la diferencia encontrada es significativa o no
[18:29] (pplopez> significativa, no??
[18:29] (mariajose> si
[18:30] (mariajose> primero habia una diferencia matematica o np?
[18:30] (mariajose> y hay uwe probar si esa diferecnia significa algo o ha sido debida al azar o no?
[18:30] (mariajose> entonces hacemos una comparacion de medias y calculamos el valor de t
[18:31] (mariajose> y hemos encontrado qeu ese valor de t con 25 grados de libertad tiene una p entre 0,05 y 0,02 luego es significativa la diferencia es muy poco probable
[18:32] (mariajose> que sea debida al azar ya que la probabilidad de equivocarnso al decirs
[18:32] (mariajose> que es real la diferecnia es entre un 5 y un 2% es decir muy bajo
[18:32] (mariajose> lo habeis entendido ?
[18:33] (mariajose> si o no?
[18:33] (pplopez> ahora si
[18:33] (mariajose> bien entonces esto lom poedmos hacer por que las desviaciones estandar de las dos muestras no osn diferentes
[18:34] (amo-levy-> más o menos
[18:34] (mariajose> pero cuando querais hacer esta comparacion en el paquete estadistico os aparecera en la pantalla si la sdos desviaciones estandar no osn diferentes
[18:35] (elena> mas o menos
[18:35] (mariajose> y para ello se va aplicar automaticamente la prueba de la "f de snedecor"
[18:35] (mariajose> esto os nlo pongo para eu sepais lo que es cuando paarezca
[18:35] (mariajose> esta es un aprueba que mide la ocmparacionde varianzas
[18:36] (mariajose> si las desviaciones estandar o varainzas no fueran comparable spor que son diferentes entonces el programas
[18:37] (mariajose> os calcula el valor de t con unos grados de libertad qeu automaticamente
[18:37] (mariajose> se calculan con otra formula
[18:38] (mariajose> que aparecen en los apuntes y que no os vais a aprender pero que sepais lo que e sla f de snedecor y sobre todo
[18:39] (mariajose> que cuando aparezca enla pantalla otros grados de libertad diferentes a lsoq eu deberian salir de la suma de las muestras menos los grados de libertad es por que
[18:39] (mariajose> las desviacioens estadnar son diferentes
[18:39] (mariajose> de acuerdo?
[18:39] (mariajose> os habeis conseguido descargar el epidat?
[18:40] (pplopez> si
[18:41] (elena> aún no
[18:41] (mariajose> habeis visto todo lo que se puede calcular?
[18:41] (mariajose> esto os subira la moral y vais a ver lo facil qeu e srealizar los calculos de la estadistica
[18:42] (mariajose> bueno creo que dejamos para mañana la chi cuadrado
[18:42] (mariajose> hasta mañana
[18:43] (pplopez> adios
[18:43] * Parts: mariajose (direccion@201.Red-88-14-226.dynamicIP.rima-tde.net)

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