Inferencia estadística : aplicaciones con SPSS/PC+ / Vicente Manzano Arrondo.

Incluye diskette, nº inv. RE0198

CONTENIDO
Capítulo 1: Nociones básicas sobre el SPSS/PC+ 1
1. ¿Qué es y para qué sirve el SPSS/PC+? 1
2. Funcionamiento general 1
3. Cómo entrar y salir 6
4. Construcción de un archivo de definición 11
5. Inclusión e inspección del archivo 15
6. Algunas consideraciones sobre la manipulación de archivos 21
7. Orientaciones bibliográficas 30
Capítulo 2: Nociones básicas sobre probabilidad 31
1. ¿Qué es la probabilidad? 31
2. ¿Cómo se mide la probabilidad? 33
3. La decisión basada en probabilidades 34
4. Vocabulario específico 36
5. La función algebraica 37
6. Función de probabilidad y de distribución 41
7. Función de densidad 46
8. Cálculos con funciones 50
9. Las leyes 54
10. Orientaciones bibliográficas 56
Capítulo 3: El proceso de decisión en la inferencia estadística 61
1. Introducción 61
2. Punto de partida 62
3. La hipótesis estadística 63
4. Riesgo límite y comparación de probabilidades 64
5. Vocabulario o expresiones correctas 66
6. El momento para decidir alfa 67
7. Asignación de un valor para alfa 68
8. Muestra, población y el proceso de decisión 69
9. La prueba estadística 73
10. Resumen del procedimiento 77
11. El número de colas en una decisión 79
12. Nota final 81
13. Orientaciones bibliográficas 82
Capítulo 4: Cómo escoger una prueba para el análisis 85
1. Introducción 85
2. Conceptos y vocabulario 86
3. Un algoritmo para la decisión: PREST 103
Capítulo 5: Pruebas de hipótesis para una variable 107
1. Introducción 107
2. Aleatoriedad 109
3. Autocorrelación 117
4. Comparación con una media teórica 124
5. Comparación con una proporción teórica 129
6. Prueba para una distribución según una ley de probabilidad 139
7. Prueba para una distribución según una repartición de frecuencias 152
8. Las pruebas no paramétricas en SPSS/PC+ 162
9. Orientaciones bibliográficas 165
Capítulo 6: Correlación lineal simple de Pearson 167
1. Introducción 167
2. Denominación para r 176
3. Interpretación para un valor de r 177
4. Supuestos o requisitos 182
5. Correlación lineal simple de Pearson en SPSS/PC+ 189
6. Orientaciones bibliográficas 200
Capítulo 7: Relación entre dos variables ordinales 203
1. Introducción 203
2. La utilización de rangos con ordinales 204
3. El coeficiente de correlación por rangos de Spearman (p) 208
4. La tau de Kendall 216
5. La gamma de Goodman y Kruskall (gamma) 223
6. La d de Sommers 227
7. Las tau-b y tau-c de Kendall 232
8. El coeficiente de concordancia de Kendall (W) 237
9. Una panorámica general 255
10. Orientaciones bibliográficas 256
Capítulo 8: Relación entre dos variables nominales (I) 257
1. Introducción 257
2. Tablas de contingencia 258
3. Chi cuadrado y variantes 272
4. Probabilidad exacta de Fisher 293
5. Razón de verosimilitudes 311
6. El test de asociación lineal de Mantel-Haenszel 323
7. El comando CROSSTABS 329
Capítulo 9: Relación entre dos variables nominales (II) 347
1. Introducción 347
2. Lambda de Goodman y Kruskal 348
3. Tau de Goodman y Kruskal 357
4. Coeficiente de incertidumbre 374
5. Coeficiente de correlación Eta 391
6. Kappa de Cohen. Acuerdo interjueces 401
7. Razón relativa de Risk 412
8. Una panorámica general 425
9. Orientaciones bibliográficas 427
Capítulo 10: Regresión lineal 429
1. Introducción 429
2. La ecuación de la recta 430
3. La idea de la regresión lineal 436
4. Supuestos del modelo 453
5. La proporción de variación explicada 460
6. La importancia de los residuales 471
7. Primeros pasos con SPSS/PC+ 477
8. Métodos de inclusión de variables 479
9. Descripciones y su entorno 515
10. Utilización de archivos con productos intermedios 532
11. Estudio de los residuales 537
12. Orden de los subcomandos 560
13. Exposición esquemática del comando REGRESSION 561
14. Orientaciones bibliográficas 586
Capítulo 11: Variable independiente con dos niveles. Variable dependiente al menos ordinal 587
1. Introducción 587
2. Variables paramétricas 589
3. Grupos independientes y variables no paramétricas 609
4. Grupos relacionados y variables no paramétricas 658
5. Una panorámica general 678
6. Orientaciones bibliográficas 679
Capítulo 12: Variable independiente con más de dos niveles. Variable dependiente al menos ordinal 681
1. Supuestos teóricos previos 681
2. Análisis de la varianza paramétrico para una variable independiente 717
3. Alternativas no paramétricas al análisis de la varianza con una variable independiente 751
4. Análisis de la varianza con dos o más variables independientes 772
5. El comando ANOVA 801
6. Soluciones para medidas repetidas 816
7. Orientaciones bibliográficas 823