Toma de decisiones con datos

Cuando se intenta obtener conocimientos a partir de datos, a menudo resulta impráctico o imposible examinar cada elemento de una población. Por tanto, la capacidad de sacar inferencias válidas a partir de datos de muestra es una habilidad crucial para los analistas de datos.

En este módulo, usted aprenderá a utilizar estimaciones de intervalo para estimar parámetros poblacionales, explorará conceptos clave de las pruebas estadísticas y la toma de decisiones estadísticas, y descubrirá el papel que desempeña el tamaño de la muestra en la precisión de sus estimaciones de intervalo y la potencia de sus pruebas estadísticas.

Tiempo estimado para completar este módulo: 4 a 5 horas

Estimación

• Introducción a la inferencia estadística
• ¿Qué es un intervalo de confianza?
• Estimar una media
• Visualización de la variación del muestreo
• Construir intervalos de confianza
• Comprender el nivel de confianza y el riesgo alfa
• Intervalos de predicción
• Intervalos de tolerancia
• Comparación de estimaciones de intervalo

Fundamentos de las pruebas estadísticas

• Introducción a las pruebas estadísticas
• Toma de decisiones estadísticas
• Comprender las hipótesis nula y alternativa
• Distribución muestral bajo la nula
• El valor p y la significancia estadística

Pruebas de hipótesis para datos continuos

• Realizar una prueba t para una muestra
• Comprender los valores p y las razones t
• Pruebas de equivalencia
• Comparar dos medias
• Pruebas de varianzas desiguales
• Observaciones emparejadas
• ANOVA de una vía (análisis de varianza)
• Comparaciones múltiples
• Importancia estadística versus importancia práctica

Tamaño muestral y potencia

• Introducción al tamaño muestral y potencia
• Tamaño de muestra para un intervalo de confianza para la media
• Resultados de las pruebas estadísticas
• Potencia estadística
• Explorar el tamaño y la potencia de la muestra
• Calcular el tamaño de la muestra para pruebas t de una muestra
• Calcular el tamaño de la muestra para pruebas t de dos muestras y ANOVA