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Análisis de datos en psicología y ciencias de la salud. Volumen II: Inferencia estadística.

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Análisis de datos en psicología y ciencias de la salud. Volumen II: Inferencia estadística.

Este libro puede ser de interés a los investigadores, como guía para realizar los análisis, tanto de forma práctica como a la hora de interpretar y enunciar sus resultados.

A los estudiantes puede interesarles más como guía para el estudio de las asignaturas básicas de estadística, habitualmente divididas en descriptiva e inferencial, que coinciden con los volúmenes I y II de este manual. Cuenta con material descargable.

El II volumen, Inferencia estadística está dedicado básicamente a las técnicas de inferencia (capítulos 1 al 10), más un capítulo dedicado al análisis factorial exploratorio.

Contenido
Volumen II. Inferencia estadística

Capítulo 1. Introducción a la inferencia estadística
1. Introducción
2. Inferencia paramétrica y no paramétrica
3. Estimación de parámetros: puntual, intervalos de confianza, “bootstrap”
4. Distribuciones muestrales y errores típicos
5. Cuando no se dispone de información sobre la población
6. Intervalos de confianza
7. La lógica de las pruebas de hipótesis
8. El análisis con SPSS
9. Intervalos de confianza en las pruebas de hipótesis
10. La potencia de un contraste
11. Tamaño del efecto
12. Determinación del tamaño muestral requerido

Capítulo 2. Pruebas de supuestos sobre las distribuciones de puntuaciones
1. Pruebas de supuestos sobre las distribuciones de puntuaciones
2. Detección de casos atípicos y observaciones influyentes
3. Transformaciones de los datos
4. Presentación de los resultados

Capítulo 3. Comprobación de hipótesis acerca de algunos parámetros
1. Introducción
2. Contraste de hipótesis acerca de una media
3. Contraste de hipótesis acerca de una proporción
4. Contraste de hipótesis acerca de una varianza

Capítulo 4. Contrastes para la comparación de grupos independientes
1. Dos grupos independientes: Contraste t de Student y sus supuestos
2. Alternativas no paramétricas en la comparación de dos grupos
3. Tres o más grupos independientes: Introducción al Análisis de Varianza (ANOVA) y sus supuestos
4. Alternativas no paramétricas para el análisis de los diseños de un factor: el contraste de Kruskal-Wallis
5. Diseños factoriales: dos factores
6. Diseños factoriales con tres o más factores
7. Ejemplo de resultados de comparaciones múltiples

Capítulo 5. Contrastes para la comparación de medidas repetidas y muestras relacionadas
1. Introducción
2. Dos muestras relacionadas: prueba t de Student
3. Alternativas no paramétricas en la comparación de dos grupos: el contraste Wilcoxon
4. Análisis de Varianza con tres o más muestras relacionadas
5. Alternativas no paramétricas para el análisis de los diseños de muestras relacionadas de un factor: el contraste de Friedman
6. ANOVA de dos factores, medidas relacionadas
7. Diseños mixtos con grupos independientes y medidas repetidas

Capítulo 6. Contrastes sobre medidas de asociación: datos categóricos y cuantitativos
1. Contrastes para medidas de asociación categóricas
2. Contrastes para medidas de asociación cuantitativas: el coeficiente de correlación de Pearson
3. Regresión lineal de Y sobre X

Capítulo 7. Regresión lineal múltiple
1. Introducción
2. El modelo y sus supuestos
3. Los coeficientes de determinación múltiple y de correlación múltiple
4. El ajuste de un modelo de regresión lineal múltiple
5. Métodos para la selección de variables predictoras
6. Diagnóstico del modelo de la regresión
7. Tamaño muestral requerido en regresión lineal
8. Otros aspectos importantes de la regresión lineal múltiple y no tratados en el capítulo
9. Presentación de los resultados del análisis de regresión lineal múltiple

Capítulo 8. Regresión Logística
1. Introducción
2. El modelo de la regresión logística y sus supuestos
3. La construcción del modelo con SPSS. Aplicación con un ejemplo completo .. 329
4. Resultados del Bloque 0 o modelo nulo
5. Inferencia estadística en la regresión logística binaria
6. Interpretación de los coeficientes del modelo: Exp(B)
7. La tabla de clasificación: utilidad del modelo para la predicción
8. Regresión logística binaria con otros métodos de inclusión de variables (paso a paso y secuencial)
9. Los residuos en la RLB y el diagnóstico del modelo
10. Efectos de interacción en la RLB
11. Presentación de los resultados del análisis de RLB

Capítulo 9. El análisis de covarianza (ANCOVA)
1. Introducción: El ANCOVA como método de control estadístico
2. Los supuestos del ANCOVA y sus pruebas
3. Pruebas de supuestos y análisis con SPSS
4. Los posibles resultados en relación a la covariable
5. Prueba de supuestos
6. Presentación de resultados del ANCOVA con un factor y una covariable
7. ANCOVA con un diseño factorial

Capítulo 10. Análisis factorial exploratorio
1. Introducción
2. Aproximaciones actuales al análisis factorial
3. Ejemplo para la ilustración de la técnica
4. Fases del Análisis Factorial Exploratorio
5. La ecuación fundamental del AF
6. Algunos conceptos básicos del AF
7. La fase de extracción de los factores
8. Soluciones factoriales indirectas: la rotación de los factores
9. La interpretación de los factores
10. Tamaños muestrales requeridos para el AF y la replicabilidad de los factores
11. Los factores de orden superior
12. Las puntuaciones factoriales
13. Algunas consideraciones sobre el análisis factorial de ítems de test
14. El Análisis Factorial Exploratorio con el programa SPSS
15. Presentación de los resultados del Análisis Factorial Exploratorio en las publicaciones

Editorial: EOS
ISBN: 9788497276023
Publicado:2/2015
Páginas: 462
Idioma: Español
Encuadernación: Rústica

 

 

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