Estás haciendo un gran trabajo de familiarización del lenguaje estadístico. El aprendizaje son pasitos de bebé. "Baby Steps" como dicen los americanos 🙂
Así que a poco a poco.
Has trabajado conceptos de descripción y de inferencia. Y son completamente esenciales para poder describir y analizar datos con facilidad.
En este apartado seguimos con aspectos muy importantes de la inferencia. En esta lección vas a aprender una metodología para contestar hipótesis. También verás qué son los modelos estadísticos y sus aspectos clave.
A continuación vas a descubrir:
- Qué es una hipótesis
- Qué es y cómo utilizar un contraste de hipótesis (qué es el p-valor y qué es un test estadístico)
- Qué es un modelo y las dos utilidades
- Los aspectos clave de un modelo estadístico y su estructura
Esta lección es oro puro, de verdad. Te vendrá muy bien para para dominar las técnicas y modelos estadísticos en el bloque 5
¡A por ello!
Antes vamos a descarga la ppt de la lección y de todo el resumen escrito de la lección:
1. ¿Qué es una hipótesis y cómo contestarla?
Antes de rellenar la hoja de trabajo te invito a que mires el vídeo y te descargues la plantilla del contraste de hipótesis.
Creo que este vídeo será un antes y un después. Entenderás mucho mejor los test estadísticos y su potencial 🙂
BONUS - Ejemplos de contraste de hipótesis y una plantilla
Rellena la hoja de trabajo para asentar los conceptos del contraste de hipótesis.
2. La Esencia de los Modelos Estadísticos
Antes de rellenar la hoja de trabajo te invito que mires el vídeo de ejemplos de modelos.
Te ayudará a captar la esencia de los modelos un poco mejor y sus posibilidades 🙂
BONUS - Tres ejemplos de modelos estadísticos
Para rellenar la hoja de trabajo puedes mirar el vídeo Tech Zen que te he preparado, sobre cómo calcular una regresión lineal en Excel.
Ahora que sabes los resultados de un modelo. Fíjate bien en los resultados que te aporta Excel sobre los coeficientes (p-valor e intervalos de confianza)
Por otro lado, en el vídeo te explico aspectos de los residuos. Esto lo veremos un poco más adelante. No te preocupes si no entiendes del todo los gráficos de residuos. Quédate, de momento, cómo calcular la regresión lineal en Excel y los resultados que te aporta esta regresión.
¡A por ello!