Textoconferencia del 20 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
[16:30] * Joins: mariajose (direccion@73.Red-81-32-240.dynamicIP.rima-tde.net)
[16:31] (mariajose> 8. LAS PRUEBAS 2
[16:44] (mariajose> buenas tardes
[16:44] (mariajose> esperamos un poco y empezamos
[16:45] (pplopez> ok
[16:45] (mariajose> que r eres
[16:46] (mariajose> pepe me refiero a ti si eres R1 0 R2 0 R3
[16:47] (vero> ola
[16:47] (mariajose> hola
[16:47] (mariajose> que puntuales sois
[16:48] (pplopez> r1
[16:49] (MartaR> Hola
[16:49] (mariajose> hola
[16:49] (mariajose> os parece muy pesadao el curso?
[16:51] (pplopez> a mi es que no me apasiona la estadistica
[16:51] (mariajose> lo digo por que a los medicos lo de, la estadsitica nos parece ajeno y su estudio siempre se nos hace pesado
[16:52] (MJesus> es imprescindible la estadistica para andar por el hospital!
[16:52] (mariajose> me lo temia entonces tu puntualidad era por que eres cumplidor y no por entusiasmo
[16:53] (mariajose> mariajesus siempre apostillando
[16:53] (MJesus> je....
[16:54] (MJesus> mis excusas
[16:54] (MJesus> bueno yo tambien fuí puntual eh ?
[16:55] (ilia> hola
[16:55] (mariajose> no no si estoy de acuerdo contigo pero reconozco que excepto a algunos pocos la estadistica no levanta entusiasmo
[16:55] (mariajose> entre la profesion
[16:55] (mariajose> bueno yo creo que ya empezamos
[16:55] (mariajose> primero dudas de ayer
[16:56] (mariajose> si no hay dudas empiezo a expliicar la chi cuadrado
[16:56] (mariajose> repasamos
[16:56] (mariajose> test que se utiliza cuando comparamos dos proporciones de ddos muestras?
[16:57] (mariajose> comparcion deproporciones y calcualamos el valor de Z si este es mayor de 1'96 la diferecnia es significativa
[16:58] (mariajose> tes que utilizamos para comparar variables cualitativas con mas dos categorias?
[16:58] (mariajose> venga decir algo que si no acertais lo eclaramos
[16:59] (mariajose> juhu!!!!
[17:00] (mariajose> estais ahi?
[17:00] (pplopez> si
[17:00] (MartaR> si
[17:00] (ilia> si
[17:01] (mariajose> pues venga que test utilizamos para compara variables cualitativas con mas de doa categorias
[17:01] (MartaR> chi cuadrado?
[17:01] (ilia> a mi me suena lo de mas de 2 variables varianza, pero no m acuerdo si cuali
[17:01] (pplopez> chi
[17:02] (mariajose> bien eso es la chi cuadrado
[17:02] (mariajose> poner un ejemplo de variable cualitativa con mas de dos categorias
[17:03] (pplopez> raza
[17:03] (ana> color
[17:03] (concha> dolor
[17:04] (mariajose> bien dolor que categorias podemos poner?
[17:04] (anita> leve,moderado y severo
[17:04] (pplopez> las que queramos
[17:04] (anita> por ejemplo
[17:04] (mariajose> bien y con que lo quieres comparar
[17:05] (mariajose> dolor en donde
[17:05] (anita> tiene que ser con otra variable cualitativa??
[17:05] (pplopez> ??
[17:05] (mariajose> si
[17:05] (anita> sitios de dolor
[17:05] (anita> respuesta a la analgesia
[17:06] (mariajose> vale como plantearias la comparacion?
[17:06] (anita> en función si leve responde o no a la analgesia
[17:06] (mariajose> trtatamienot si no
[17:06] (anita> y al igual con moderado y con severo
[17:07] (mariajose> vale entonces harias unatabal de dos por tres y arriba pondrias
[17:07] (mariajose> si no por ejemplo
[17:07] (anita> si o no responde al tratamiento
[17:07] (mariajose> y en la primera columna las categorias qeu has establecido
[17:07] (mariajose> te parece?
[17:08] (mariajose> bien entonces cuando comparemos dos variables cualitativas y una d eellas con mas de dos categorias se aplica la chi cuadrado
[17:08] (mariajose> de acuerdo?
[17:09] (pplopez> si
[17:09] (anita> si
[17:09] (mariajose> pero si comparamos dos variables una cuantitativa y otra cualitativa por ejemplo dolor si, no
[17:09] (ana> ok
[17:09] (concha> ok
[17:09] (concha> ok
[17:11] (mariajose> y en vez de categorias dosis de farmaco es decir variable cuantitativa que test utilizamos?
[17:12] (mariajose> cualitativa con cuantitativa?
[17:13] (elena> t de student?
[17:13] (mariajose> si utilizamos un avariable cuantitativa podemos calcular la smedias y la desviaciones estandar uy por tanto los errores estandar o no
[17:13] (mariajose> muy bien elena que entrada
[17:13] (MartaR> T de student
[17:13] (mariajose> test de student para qeu tamaño de muestra?
[17:14] (mariajose> menores de 60 y siempre en menores de 30
[17:14] (pplopez> menor de 60
[17:14] (mariajose> si es mayor de 60 se calcula el valor de Z y se va a ver a las tablas la significacion
[17:14] (mariajose> de acuerdo?
[17:15] (mariajose> y si las variables son las dos cuantitativas?
[17:16] (pplopez> f de snedecor???
[17:16] (MartaR> menor de 30
[17:17] (mariajose> por ejemplo a mayor concentracion de co2en la atmosfera mayor nº de ingresos por EPOC. ahora acalramos lo de la f de esnedecor
[17:17] (mariajose> es decir cuantitativa con cuantitativa se aplica la correlacion y regresion
[17:17] (mariajose> que expliacremso mañana
[17:18] (mariajose> aclaro lo de la f de esnedecor
[17:18] (mariajose> me seguis todos?
[17:18] (jimena> pequeño
[17:19] (mariajose> en la comparacion de las medias de dos muestras para saber si era significativa la diferencia se claculaba en valor det
[17:19] (concha> vale
[17:19] (mariajose> de T de student
[17:20] (mariajose> para ello se aplicaba un aformul aen la cual se entraba a la tabla con unos grados de libertad que se calculaban sumando
[17:20] (mariajose> los tamaños de muestras menso dos
[17:21] (mariajose> par apoder teern esos grados de libertad se tenia que cumplir la condicion de que las desviaciones estandar no eran diferenctes
[17:21] (mariajose> os acordais
[17:21] (mariajose> y si no os acordais os lo recuerdo
[17:22] (mariajose> bueno pues si por lo que sea las desviacioens estandar eran diferentes estoncesl el programa aplicaba yn test de h
[17:22] (mariajose> "homogeneizacionde varianzas" llamado f de Snedecor
[17:23] (mariajose> y entonces si salia qeu eran difentes el programa te recalcula los gardos de libertad con una formula determinada y entonces los grados de libertad y ano osn la suma de las dos muestras menos 2
[17:24] (mariajose> esto lo digo para que cuando os paarezca determinada informacion ne la pantalla sepais a que se refiere
[17:24] (mariajose> ha quedado claro?
[17:25] (mariajose> mas dudas?
[17:25] (pplopez> no. lo de las desviaciones estandar diferentes es cuando comparamos dos muestras y cada una tiene una DE diferente??
[17:26] (mariajose> si y entonces no se puede aplicar la formaul de grados de libertad de n1+n2-2
[17:26] (pplopez> vale
[17:28] (mariajose> empiezo con la chi cuadrado
[17:28] (mariajose> Cuando necesitamos comparar la distribución de una variable
[17:28] (mariajose> categórica en una muestra, con la distribución de una variable
[17:28] (mariajose> categórica en otra muestra se utiliza la prueba de X2.
[17:28] (mariajose> Por ejemplo,
[17:28] (mariajose> se ha clasificado por clase socioeconómica, a las mujeres entre 20
[17:28] (mariajose> y 64 años que se han sido atendidas en el servicio de psiquiatría
[17:28] (mariajose> por auto envenenamiento, durante 2 años, y las ha definido como
[17:28] (mariajose> muestra A.
[17:28] (mariajose> Al mismo tiempo, ha seleccionado otra muestra B
[17:28] (mariajose> utilizado mujeres de edad similar atendidas en el servicio de
[17:28] (mariajose> gastroenterología en el mismo hospital a las que se les ha
[17:28] (mariajose> aplicado la misma clasificación.
[17:28] (mariajose> Se establecieron cinco clasessocioeconómicas y también se
[17:29] (mariajose> clasificó a las mujeres de acuerdo a la ocupación de sus padres o esposos.
[17:29] (mariajose> Los resultados aparecen enla Tabla 8.1 de la documentación.
[17:29] (mariajose> coger al documentacion
[17:30] (mariajose> Se quiere investigar si la distribución de las pacientes, por
[17:30] (mariajose> clases sociales, difiere en las dos unidades. Se enuncia la
[17:30] (mariajose> hipótesis nula de que “no hay diferencia entre estas dos
[17:30] (mariajose> distribuciones”. Para ello se utilizó el test de chi cuadrado.
[17:30] (mariajose> Es importante enfatizar aquí, que la prueba de X2 se calcula con
[17:30] (mariajose> los números reales de ocurrencias del suceso, no con porcentajes,
[17:30] (mariajose> proporciones, medias de observaciones, u otros estadísticos
[17:30] (mariajose> derivados.
[17:31] (mariajose> siempre la chi cuadrado se trabaja con los numeros enterosreo
[17:31] (mariajose> nunca con medidas de resumen
[17:32] (mariajose> La prueba X2 se realiza siguiendo los siguientes pasos:
[17:32] (mariajose> Para cada número observado (O) en la tabla, se debe encontrar un
[17:32] (mariajose> número “esperado” (E).
[17:32] (mariajose> Para calcular el número esperado de cada casilla de la tabla, se
[17:32] (mariajose> multiplica Total filas x Total columnas y se divide entre el
[17:32] (mariajose> total.
[17:32] (mariajose> Esto se ha realizado en las columnas (2) y (3) de la Tabla
[17:32] (mariajose> 8.2, la columna (2), 11,80 = (22 x 155/289); 24,67 = (46 x
[17:32] (mariajose> 155/289); en la columna (3) 10,20 = (22 x 134/289); 21,33 = (46 x
[17:32] (mariajose> 134 /289) y así sucesivamente.
[17:33] (mariajose> Luego se resta cada número esperado de su correspondiente número
[17:33] (mariajose> observado.
[17:33] (mariajose> Cada diferencia para la muestra A es apareada para la misma cifra,
[17:33] (mariajose> pero con signo opuesto, en la muestra B. La suma de estas
[17:33] (mariajose> diferencias siempre equivale cero, por lo que los O-E se elevan al
[17:33] (mariajose> cuadrado y se dividen por los esperados.
[17:34] (mariajose> Finalmente se suman estos resultados, (0 – E)2 /E y su suma es
[17:34] (mariajose> el estadístico x2.
[17:35] (pplopez> no habia una forma un poco mas complicada???
[17:35] (mariajose> coleverlo a leer y lo que no estendais preguntarlo
[17:35] (mariajose> no es asi pero te puedo dar una mas facil
[17:35] (mariajose> luego te la coemnto
[17:36] (pplopez> vale
[17:37] (mariajose> teneis todos la documentacion?
[17:37] (elena> si
[17:37] (mariajose> coger la tabal 8.1 y 8.2
[17:38] (mariajose> tenemso unso valores en las muestras A YB valores reales
[17:38] (Ruben> si
[17:38] (mariajose> de acuerdo
[17:38] (Ruben> ok
[17:39] (mariajose> vamos a calcular unos valores esperados y se calcula multiplicando total de fila por total de columnas y dividido entre el total de la tabla
[17:39] (mariajose> vamos a calcular el valor esperado de la clase II y la muestra A
[17:39] (mariajose> total fila de esa celda?
[17:40] (mariajose> estais enla fila de la celda?
[17:40] (pplopez> 46
[17:40] (mariajose> bien 46 lo ha visto todo el mundo?
[17:41] (mariajose> si o no?
[17:42] (mariajose> veis el 46
[17:42] (mariajose> el total de la columna cuanto es ?
[17:42] (pplopez> 155
[17:42] (mariajose> bien y el total de la tabla?
[17:42] (jimena> si
[17:42] (pplopez> 289
[17:43] (mariajose> entonces el nuemro esperado se calcula filas * columnas / entre Total
[17:43] (mariajose> osea 46x155/289
[17:43] (jimena> si
[17:43] (Ruben> 289
[17:43] (Ruben> 289
[17:43] (mariajose> y asi para cada celda se van calculando los valores esperados
[17:44] (mariajose> una vez que se tiene lso valores esperados se resta el valor observado menso el esterado
[17:45] (ilia> ya lo vimos ru
[17:45] (mariajose> es decir si nos habia salido en esa celda qeu el esperado era 24,67 y el observado o real 25, la diferencia es 25-24,67
[17:45] (mariajose> de acuerdo?
[17:45] (mariajose> me seguuis hasat aqui?
[17:46] (pplopez> si
[17:46] (mariajose> pero si lo sumamso asi nos daria cero por que hay valores positivos y negativos que se
[17:46] (jimena> si
[17:46] (mariajose> compensan y da cero entonces para contrastar el efecto del signo se eleva al cuadrado
[17:47] (mariajose> y se divide por el esperado
[17:47] (mariajose> como pararece enla tabal 8.2
[17:48] (mariajose> un avez que se han calculado todos los valores segun la formula de (O-E)2/E se suman los resultados
[17:48] (mariajose> y el total es el valor de la chi cuadrado
[17:49] (mariajose> y ya podemso ver su valor enla tabla
[17:51] (mariajose> me habeis seguido ?
[17:52] (pplopez> si
[17:52] (mariajose> teneis la tabla c cogerla
[17:53] (jimena> si
[17:53] (mariajose> l ateneis ?
[17:53] (pplopez> si
[17:53] (mariajose> veis que hay qu entrar tambien con unmeo de grados de libertad
[17:54] (mariajose> aqui los grados son filas meno uno por columnas menos uno
[17:54] (mariajose> cuantas clases habia
[17:54] (pplopez> 5
[17:54] (mariajose> y muestas?
[17:55] (pplopez> 2
[17:55] (mariajose> 5-1 por 2-1 =4
[17:55] (mariajose> esos son los grados d elibertad
[17:56] (mariajose> luego si aqui el valor de chi es 7,14 y los grados de libertad cuatro es significativa la diferncia o no
[17:56] (mariajose> o lo que e slo mismo influye la clase social para tener una mayor inicdencia de autoenvenenamiento en mujeres?
[17:57] (mariajose> veis la tabla y habeis entrado en ella
[17:57] (pplopez> no
[17:58] (mariajose> la teneis
[17:58] (mariajose> tabla c
[17:58] (pplopez> no significativo
[17:59] (MartaR> no significativo
[17:59] (mariajose> eso es no significativo por que 7,14 esta entre 0,10 y 0,05 luego la diferencia cuantitativa puede haber sido debido al azar pero no por que haya esa diferencia real y que signifique algo
[17:59] (mariajose> lo habeis entendido o por lo menso sabeis lo que e sun caso observado y uno esperado?
[18:00] (mariajose> resumiendo
[18:00] (mariajose> Esta es la X2 que aparece en el ejemplo de la documentación.
[18:00] (mariajose> X2 = 3,314 + 3,833 = 7,147 d.f. = 4 0,10[18:00] (mariajose>
[18:00] (mariajose> Lo veis?
[18:01] (mariajose> Habiendo obtenido un valor para x2, se mira en una tabla de
[18:01] (mariajose> distribución x2 la probabilidad de distribución ligada al valor
[18:01] (mariajose> (Tabla C Apéndice). Tal como con la tabla t, debemos entrar a esta
[18:01] (mariajose> tabla con cierto número de grados de libertad.
[18:01] (mariajose>
[18:01] (mariajose> Cuando se hace una comparación entre una muestra y otra, los
[18:01] (mariajose> grados de libertad es igual a (número de columnas menos uno) x
[18:01] (mariajose> (número de filas menos uno) (no cuentan la fila y la columna que
[18:01] (mariajose> contienen los totales). Para los datos de la Tabla 8.1 esto es (2-
[18:01] (mariajose> 1) x (5-1) = 4.
[18:02] (mariajose>
[18:02] (mariajose> Entrando a la Tabla C con 4 grados de libertad y leyendo a lo
[18:02] (mariajose> largo de la fila se encuentra que el valor de x2 (7,147) cae entre
[18:02] (mariajose> 3,357 y 7,779. La correspondiente probabilidad está entre:
[18:02] (mariajose> 0,10[18:02] (mariajose> Este resultado está bastante por encima del nivel convencional de
[18:02] (mariajose> significación del 0,05, o 5%, así que no se rechaza la hipótesis
[18:02] (mariajose> nula, por tanto, es muy posible que en la distribución de los
[18:03] (mariajose> pacientes según clases socioeconómicas, la población de la cual se
[18:03] (mariajose> obtuvo la muestra A, fuera la misma que la población de la que se
[18:03] (mariajose> obtuvo la muestra B.
[18:04] (mariajose> esta claro?
[18:05] (pplopez> si
[18:05] (mariajose> dudas?
[18:05] (mariajose> COMPARACIÓN DE PROPORCIONES
[18:06] (mariajose> Anteriormente, en este capítulo, hemos comparado dos muestras con
[18:06] (mariajose> la prueba x2 respondiendo a la pregunta: “¿Son significativamente
[18:06] (mariajose> diferentes las distribuciones en cinco clases sociales de los
[18:06] (mariajose> miembros de estas dos muestras?”. Otra forma de plantear esta
[18:06] (mariajose> pregunta “¿Son las proporciones relativas de estas dos muestras
[18:06] (mariajose> las mismas en cada clase?”
[18:06] (mariajose> Por ejemplo, un médico de empresa de una gran fábrica quiere
[18:06] (mariajose> inmunizar a los empleados contra la influenza. Se dispone de 5
[18:06] (mariajose> vacunas de varios tipos basadas en los actuales virus, pero nadie
[18:07] (mariajose> conoce cuál es el más adecuado.
[18:07] (mariajose> De los 1350 empleados que aceptanser inmunizados con alguna de
[18:07] (mariajose> las vacunas en la primera semana de Diciembre.
[18:07] (mariajose> El médico divide el total en 5 grupos aproximadamente iguales.
[18:07] (mariajose> Existen diferencias entre los números totales debido a la
[18:07] (mariajose> compleja organización de la fábrica.
[18:07] (mariajose> En la primera semana del mes de Marzo siguiente, examinó los
[18:07] (mariajose> registros para valorar cuántos empleados tuvieron influenza
[18:07] (mariajose> y cuántos no.
[18:08] (mariajose> los datos fueron analizados con la prueba x2.
[18:08] (mariajose> Se calcularon los valores esperados,
[18:08] (mariajose> según la hipótesis nula es que no hay diferencia entre las vacunas
[18:08] (mariajose> y su eficacia contra la influenza.Posteriormente se sigue el
[18:08] (mariajose> procedimiento mostrado en la Tabla 8.1 y la Tabla 8.2.
[18:08] (mariajose> Los cálculos hechos en la Tabla 8.6 muestran que la x2 con 4
[18:08] (mariajose> grados de libertad es 16,564, y 0,001[18:08] (mariajose> altamente significativo. Pero ¿qué significa esto?
[18:09] (mariajose> X2 = 16,564, grados de libertad = 4, 0,001[18:09] (mariajose> PARTICIÓN DE X2
[18:09] (mariajose> Los datos de la Tabla 8.6 muestran que la mayor contribución a
[18:09] (mariajose> la x2 total viene de los números para la Vacuna III. Ellos son
[18:09] (mariajose> 8,889 y 1,778, lo cual junto equivale a 10,667. Si se resta este
[18:09] (mariajose> valor del total de x2, 16,564 – 10,667 = 5,897. Nos da una cifra
[18:09] (mariajose> aproximada para la x2 de los remanentes de la tabla con 3 grados
[18:09] (mariajose> de libertad (eliminando la vacuna III hemos reducido la tabla a 4
[18:09] (mariajose> filas y 2 columnas).
[18:10] (mariajose> Entonces encontramos que 0,1[18:10] (mariajose> aunque, sea una aproximación mas grosera.
[18:10] (mariajose>
[18:10] (mariajose> Para comprobarlo exactamente aplicaremos la prueba x2 a las
[18:10] (mariajose> cifras en la Tabla 8.4 menos la fila para la vacuna III. En otras
[18:10] (mariajose> palabras, la prueba se realiza ahora con las cifras para las
[18:10] (mariajose> vacunas I, II, IV y V. En estas cifras x2 = 2,983; grados de
[18:10] (mariajose> libertad = 3; 0,1[18:10] (mariajose> límites que obtuvimos con la aproximación dada arriba. Podemos
[18:11] (mariajose> concluir que las cifras para la vacuna III son responsables del
[18:11] (mariajose> resultado altamente significativo de la x2 total de 16,564.
[18:11] (mariajose> Pero esto no es bastante para finalizar la historia. Antes de
[18:11] (mariajose> concluir a partir de estos números que la vacuna III es superior a
[18:11] (mariajose> las otras debemos llevar a cabo una comprobación de otras posibles
[18:11] (mariajose> explicaciones para la diferencia encontrada. El proceso de
[18:11] (mariajose> aleatorización en la elección de las personas para recibir cada
[18:11] (mariajose> una de las vacunas debería haber compensado cualquier diferencia
[18:11] (mariajose> entre los grupos, pero puede haber permanecido alguna diferencia
[18:12] (mariajose> debido al azar.
[18:12] (mariajose> Así nos debemos plantear: ¿Tenia la población que recibió la
[18:12] (mariajose> vacuna III la misma probabilidad de estar expuesta a la infección
[18:12] (mariajose> que aquéllos que recibieron las otras vacunas? ¿Podían tener un
[18:12] (mariajose> elevado nivel de inmunidad previa a la infección? ¿Eran
[18:12] (mariajose> comparables en estatus socioeconómico? ¿Tenian una edad similar en
[18:12] (mariajose> promedio? ¿Estaban los sexos distribuidos de forma comparable?
[18:12] (mariajose> Aunque algunas de estas características podían haber sido más o
[18:12] (mariajose> menos compensada por el proceso de aleatorización estratificada,
[18:12] (mariajose> lo adecuado es comprobar que han sido igualados, antes de atribuir
[18:13] (mariajose> la discrepancia numérica en el resultado, a la potencia de la
[18:13] (mariajose> vacuna.
[18:13] (mariajose> la x2 nos dice que hay o no hay significacion
[18:14] (mariajose> pero cual categoria es la responsable del resultado significativo o no?
[18:14] (mariajose> para ello ahy qeu hacer una particiond el aX2 por categorias y analizar cual esla responsable posible del resultado y
[18:14] (mariajose> realizar otra ve z el analisis sin la categoria que parece pudiera ser responsable
[18:15] (mariajose> y asi poder conocer cual es el mejor tratamiento o el peor
[18:16] (mariajose> cinco minutos para qeu leais esto
[18:18] (anita> menos mal
[18:20] (mariajose> ya solo dos cositas mas
[18:21] (mariajose> pepelopez la forma facil de calcular la x2 metete en el epidat lo hace automaticamente
[18:22] (pplopez> ya pero no hay quien entienda como funciona
[18:22] (mariajose> pero hay qeu saber por que par ainterpretarlo pero nunca lo vas a hacer manual
[18:22] (mariajose> no lo entendeis?
[18:23] (ana> cuesta un poco, y ahora como lo hacemos para ver si las diferencias se deben a sexo, edad etc?
[18:23] (mariajose> pues cuando querais lo hablai con la mariajesus y hacemso una demsotracion enla unidad
[18:23] (MJesus> pues cuando querais
[18:23] (mariajose> Mariajesus perdon
[18:24] (MJesus> esta abierta para todos, asi que cuando os venga bien, decis
[18:24] (mariajose> a l avuelta de vacaciones quedamso un dia en la unidad y explicamos el epidat y haceis los ejercicios en el programa no s eos ocurra hacerlso amano
[18:24] (ana> vale
[18:24] (MartaR> ok
[18:25] (elena> bien
[18:25] (jimena> vale
[18:25] (mariajose> si esta libre el miercoles despues de reyes si esta libre en al unidad depende los que seamos sino s epuede pasar al salon de primaria
[18:25] (eva> ok
[18:25] (ana> ok
[18:25] (MartaR> me parece muy bien
[18:25] (elena> vale
[18:26] (anita> ok
[18:26] (pplopez> vale
[18:26] (mariajose> decir los que vais a venir y si esta libre el aula informatica o de primarai o de hospital
[18:26] (ilia> ok
[18:26] (MartaR> Nos mandais un correo o nos apuntamos en la unidad?
[18:26] (elena> lo intentare
[18:26] (anita> aqui estamos: david, maria y yo
[18:27] (ana> yo tambien voy seguro
[18:27] (mariajose> mariajesu para mañana mira si esta libre el aula de informatica del hospital y si no lo hacemso en la de primarai y miro yo
[18:27] (mariajose> mañana si es posible vale?
[18:27] (ana> concha tambien
[18:27] (mariajose> bueno pues mañana lo cerramos seria solo una hora como mucho dos
[18:28] (mariajose> y asi veis la posibilidad del programa
[18:29] (MJesus> y el examen cuando ?
[18:29] (mariajose> no asustes
[18:29] (ilia> jimena e ilia en principio también vamos
[18:29] (mariajose> que quitean todos ahora
[18:29] (eva> yo tambien
[18:30] (mariajose> bueno pues mañana como vais a ser bastantes es mejor buscar una aula donde podamos aplicar el programa
[18:30] (mariajose> yo miro primaria y mariajesus el hospital
[18:31] (MartaR> Pero no era el miercoles desp de reyes?
[18:31] (mariajose> si
[18:31] (mariajose> pero digo para fijar el lugar
[18:31] (MartaR> ah,vale
[18:31] (MJesus> en la biblioteca ... ?
[18:31] (mariajose> hay ordenadores?
[18:31] (MJesus> 3
[18:32] (mariajose> me parecen pocos
[18:32] (mariajose> somo sbastantes
[18:32] (MJesus> quienes pueden ir con un portatil ?
[18:32] (MJesus> que levanten la mano
[18:32] (mariajose> SI!!!!!!
[18:33] (mariajose> ya lo hablamos mañana tu y yo
[18:33] (MJesus> vale profe
[18:33] (mariajose> bueno una cosa el tema 10 es de pruba de rangos
[18:33] (mariajose> todos estos test que hemso hablado son para una distribucion normal
[18:34] (mariajose> pero cuando no se sigue una distribucion normal de lso casos entonces los parametros
[18:34] (mariajose> que hemso calculado no sirven
[18:34] (mariajose> y entonces hay que aplicar pruebas no parametricas
[18:34] (mariajose> llamadas asi por qeu no se utilizan ni lamedia ni la desviacion estandar
[18:34] (mariajose> y son las pruebas de rangos
[18:36] (mariajose> saber que cuando nos e sigue una distribucion normal el p`rograma os palicara directamente una prueba de rangos o no parametrica
[18:36] (mariajose> solo eso
[18:36] (mariajose> si no hay mas lo dejamos
[18:36] (mariajose> hasta mañana
[18:36] (elena> hasta mañana
[18:36] (MJesus> hasta mañana!
[18:36] (MartaR> Hasta mañana
[18:36] (mariajose> mariajesus te llamo mañana
[18:36] (pplopez> adios
[18:36] (MJesus> vale !
[18:36] * Parts: mariajose (direccion@73.Red-81-32-240.dynamicIP.rima-tde.net)

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