Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud II /

Contiene bibliografía páginas 519-534.

Inferencia estadística -- El contraste de hipótesis -- Errores tipo I y II, y potencia de contraste -- Tamaño del efecto -- Clasificación de los contrastes de hipótesis -- Programas informáticos para el análisis de datos -- Cálculo de la potencia -- Curva de la ponencia -- Inferencia con una variable -- Contrastes sobre el centro de una distribución -- Contrastes sobre la dispersión de una distribución -- Contrastes sobre la forma de una distribución -- La prueba de las rachas -- La prueba de los cuantiles -- Inferencia con dos variables categóricas -- Proporciones independientes y relacionadas -- Homogenidad marginal y simetría -- Indices de riesgo -- Indices de acuerdo -- Asociación entre variables nominales: Kappa -- Asociación entre variables categóricas ordinales -- Simetría relativa -- Combinación de tablas 2x2 (Cochran y Mantel-Haenzel) -- Paradoja de Simpson -- Medidas de asociación basadas en la reducción proporcional del error -- Muestras pequeñas: prueba exacta de Fisher -- Concordancias en una tabla de contingencias -- Cómo reproducir una tabla de contingencias en SPSS -- Inferencia con dos variables cuantitativas -- Cómo comparar dos variables cuantitativas -- Cómo relacional dos variables cuantitativas -- Medidas del tamaño de efecto -- Cálculo de la potencia y del tamaño muestral -- Correlaciones parciales -- Inferencia con una variable categórica y una cuantitativa -- La prueba de T de Students para muestras independientes -- La prueba U de Mann.Whitney con SPSS -- Cálculo de la potencia y del tamaño muestral -- Contrastes de equivalencia y no-inferioridad -- La distribución muestral del estadístico T asumiendo -- La prueba de Kolmogorov-Smirnov para muestras independientes -- La prueba de rachas Wald-Wolfowitz -- La prueba de reacciones extremas de Moses -- Análisis de varianza (I): un factor completamente aleatorio -- Modelos de análisis de varianza -- La lógica del análisis de varianza -- ANOVA de un factor completamente aleatorizado -- Comparaciones múltiples entre medidas -- Comparaciones planeadas o a priori -- Comparaciones post hoc o a posteriori -- Comparaciones múltiples: qué procedimiento elegir -- ANOVA de un factor completamente aleatorizado con SPSS -- La prueba de Kruskal-Wallis -- Distribución muestral del estadistico F -- Estadísticos F robustos: Welch y Brown-Forsythe -- Comparaciones post hoc: procedimientos alterantivos -- Efectos aleatorios -- Análisis de varianza (II): Dos factores completamente aleatorizados -- Estructura de los datos y notación -- La interacción entre factores -- ANOVA de dos factores completamente aleatorizados -- Comparaciones múltiples -- ANOVA de dos factores completamente aleatorizados con SPSS -- Casillas con tamaños muestrales distintos -- Más sobre los efectos simples y el efecto de la interacción -- La sentencia LMATRIX -- Modelos jerárquicos o anidados -- Análisis de varianza (III): Un factor con medidas repetidas -- Características de los diseños con medidas repetidas -- ANOVA de un factor con medidas repetidas -- La prueba de Friedman -- Cómo estimar épsilón -- Prueba de Cochran -- Coeficiente de concordancia W de Kendall -- Prueba de no-aditividad de Tukey -- Análisis de varianza (IV): dos factores con medidas repetidas -- ANOVA de dos factores con medidas repetidas en ambos -- ANOVA de dos factores con medidas repetidas en uno -- La sentencia MMATRIX -- Análisis de regresión lineal -- Regresión lineal simple -- Regresión lineal múltiple -- Supuestos del modelo de regresión lineal -- Casos atípicos e influyentes -- Regresión lineal con SPSS -- Variación de una ecuación de regresión -- Consideraciones sobre el tamaño muestral -- Tablas estadísticas