Índice

Introducción

1. conceptos fundamentales

1.1. Glosario

1.2. Introducción

1.3. Programas informáticos

1.4. Tipos de variables

1.5. ¿Qué pretendemos al utilizar la estadística?

1.6. Cómo obtener una muestra válida

1.7. Introducción al diseño experimental

1.8. Recordar algunas cosas

1.8.1. Algo de álgebra

1.8.2. Teoría de funciones

1.8.3. Geometría analítica

1.9. Modelos matemáticos

1.9.1. Proceso de modelización:

1.9.2. Modelos matemáticos en Bioestadística

1.10. Bibliografía recomendada

2. Estadística descriptiva

2.1. Glosario

2.2. Introducción

2.3. Medidas de centralización

2.4. Medidas de dispersión

2.5. Definiciones

2.5.1. Para variables numéricas

2.5.2. Para variables ordinales

2.5.3. Para variables cualitativas

2.6. Gráficos

2.7. Estadística descriptiva en relación con el tipo de variable

2.8. Resumen y conclusiones

2.9. Bibliografia recomendada

3. Combinatoria y cálculo de probabilidades

3.1. Glosario

3.2. Introducción

3.3. Algo de combinatoria

3.4. Cálculo de probabilidades

3.4.1. Definición de probabilidad

3.4.2. Algunas reglas del cálculo de Probabilidades

3.4.2.1 Teorema de las probabilidades totales

3.4.2.2. Teorema de las probabilidades compuestas

3.4.2.3. Pruebas repetidas

3.5. Resumen y conclusiones

3.6. Bibliografía recomendada

4. Distribuciones teóricas de probabilidad

4.1. Glosario

4.2. Introducción

4.3. Distribución binomial

4.3.2. Medidas de centralización y de dispersión

4.4.Distribucion de Poisson

4.5. Distribuciones de probabilidad con variables continuas

4.5.1. Distribución normal (Distribución de Laplace-Gauss)

4.5.1.1.Distribución normal reducida

4.5.1.2. Propiedades derivadas de la simetría

4.6. Comparación entre las tres distribuciones teoricas

4.7. Resumen y conclusiones

4.8 Bibliografia recomendada

5. Población y muestra. distribuciones en el muestreo. estimación de parámetros

5.1. Glosario

5.2. Introducción

5.3. Proceso de muestreo

5.3.1. Tipos de muestreo aleatorio

5.3.2. Problemas que se relacionan con el muestreo

5.4. Distribuciones en el muestreo

5.4.1. Distribución de medias

5.4.2. Distribución de varianzas

5.4.3. Errores en el muestreo

5.5. Estimación de parámetros

5.5.1. Estimación por intervalo de una media

5.5.2. Las nuevas distribuciones de probabilidad

5.5.2.1. Distribución χ2 (chi-cuadrado)

5.5.2.2. Distribución t de Student

5.6. Pruebas estadísticas

5.6.1. Estimación de parámetros

5.6.2. El contraste de hipótesis

5.6.3. Modelos predictivos

5.6.4. Pruebas complementarias

5.6.5. Estadística paramétrica

5.6.6. Estadística no paramétrica

5.7. Estimación de parámetros

5.7.1. Estimación de la media

5.7.2. Estimación de la varianza

5.7.3. Estimación de un porcentaje

5.7.4. Estimación de la mediana

5.7.5. Teorema central del límite

5.8. Algunos conceptos utilizados últimamente

5.8.1. Qué significan p, P, α

5.8.2. ¿Qué es la amplitud del intervalo de confianza?

5.9. Ajuste a una población teórica

5.10. Bibliografía recomendada

6. Contraste de hipótesis

6.1. Glosario

6.2. Introducción

6.3. Conceptos implicados en el contraste de hipótesis

6.4. Contraste de hipótesis

6.4.1. Términos que se utilizan

6.4.2. Pasos necesarios para realizar un contraste de hipótesis

6.5. Errores en estadística

6.5.1. Error de tipo I

6.5.2. Error de tipo II

6.6. Calcular el tamaño de una muestra

6.7. Resumen y conclusiones

6.8. Bibliografía recomendada

7. Comparación de dos muestras

7.1. Glosario

7.2. Introducción

7.3. Variable aleatoria matemática

7.3.1. Muestras independientes

7.3.2. Muestras dependientes (relacionadas)

7.4. Variable ordinal

7.4.1. Muestras independientes

7.4.2. Muestras dependientes y relacionadas

7.5. Variable cualitativa

7.5.1. Prueba exacta de Fisher

7.5.2. Prueba chi-cuadrado de Pearson (χ2)

7.6. Resumen y conclusiones

7.7. Bibliografía recomendada

8. Comparación de varias muestras

8.1. Glosario

8.2. Introducción

8.3. Muestras de variables aleatorias numéricas

8.3.1. Muestras independientes

8.3.2. Muestras relacionada o dependientes

8.4. Variables ordinales (métodos no paramétricos)

8.4.1. Muestras independientes

8.4.2. Muestras relacionadas

8.5. Potencia-eficiencia

8.6. Variable cualitativas

8.7. Aplicaciones del test chi-cuadrado ( χ2)

8.8.Resumen y conclusiones

8.9. Bibliografía recomendada

9. Regresión y correlación

9.1. Glosario

9.2. Introducción

9.3. Ajuste de curvas

9.4. Regresión lineal

9.4.1. Recta de ajuste

9.5. Propiedades de la recta de regresión

9.6. Modelo predictivo

9.7. ANOVA en la regresión

9.8. Otros tipos de regresión

9.8.1. Regresión exponencial

9.8.2. Ajuste a una curva potencial

9.9. Correlación

9.10. Coeficiente de correlación de Spearman

9.11. Resumen y conclusiones

9.12. Bibliografía recomendada

10. Tamaño de la muestra. Conclusiones

10.1. Glosario

10.2. Introducción

10.3. El modelo estadístico

10.4. Tamaño de la muestra

10.4.1. Estimación de un parámetro

10.4.2. Comparación de dos muestras

10.5. Significación estadística y significación biológica

10.6. Programas informáticos de estadística

10.6.1. AlcEst Programa de gestión y análisis estadístico de datos

10.6.2. Programa R

10.6.2.1. ¿Cómo funciona R?

10.7. Resumen y conclusiones

10.8. Bibliografía recomendada

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