Introduccion al analisis y pensamiento estadistico

¿Qué es la Estadística? Breve historia de la Estadística. La Estadística en México. La Estadística en la UV. Medición. Escalas: nominal, ordinal, intervalo, razón. Medición discreta y medición continua. Estadística Descriptiva: Gráficas para datos categóricos. Histogramas. Escala de densidad. Interpretación. La media. La media y el histograma. La desviación estándar. Interpretación de la media y la desviación estándar. Coeficiente de variación. La curva normal. Cálculo de áreas bajo la curva normal. La distribución normal como una aproximación a los datos. Percentiles. Error de medición. Observaciones atípicas. Gráficas y Tablas: Diagrama de caja y de puntos. Gráficas de cuantiles. Comparación con diagramas de caja. Comparación con gráfica de cuantiles. Tablas de una entrada. Tablas de contingencia de dos entradas. Correlación y Regresión: Diagrama de dispersión. El coeficiente de correlación. La línea de la desviación estándar. Características del coeficiente de correlación. Correlaciones ecológica. Correlación y asociación no es lo mismo que causalidad. Regresión. La falacia de la regresión. El modelo de regresión: Mínimos cuadrados. Probabilidad: Introducción. Probabilidades condicionales e independencia. Regla de multiplicación. Lista de posibles resultados. Regla de la adición. Ensayo Bernoulli. Fórmula binomial. Variación al Azar. La ley de los promedios. Valor esperado y el error estándar. Uso de la curva normal. Aproximación normal. Muestreo: Poblaciones y Muestras. Parámetros y estadísticos. Error al azar y sesgo. Precisión de la media: La media y su error estándar. Intervalos de confianza y su interpretación. Diseños de muestreo: muestreo aleatorio simple, muestreo aleatorio estratificado, muestreo sistemático, muestreo por conglomerados. Diseño de Experimentos Aleatorizados controlados. Grupo de tratamiento, grupo de control. Placebos. Estudios observacionales. Factores de confusión. Pruebas de Significancia: Hipótesis nula e hipótesis alterna. Estadísticos de prueba y niveles de significancia. ¿Cómo se diseña una prueba de significancia? Pruebas de significancia para dos medias muestrales. La prueba z y la prueba t. La prueba exacta de Fisher. Resultado estadísticamente significativo, ¿resultado importante?

Identificar escalas de medición. Identifica variables discretas y continuas. Analizar datos usando las técnicas de estadística descriptiva y exploratoria básicas. Identificar situaciones en donde se aplica la regresión y correlación. Interpretar correctamente un coeficiente de correlación y una línea de regresión. Aplicar los conceptos y nociones de probabilidad elemental en problemas reales. Identificas estudios muestrales y estudios censales. Identifica estudios experimentales. Plantea problemas de estimación y prueba de hipótesis. Aplicar pruebas de significancia, interpretar pruebas e significancia y valores p.