Estadística Inferencial en la lógica de la investigación científica

Descripción del Articulo

Estadística inferencial en la lógica de la investigación científica, se elabora con el propósito de proporcionar herramientas de la estadística inferencial en el tratamiento de la información en el método científico, desde el diseño de la muestra hasta la contrastación hipótesis, de manera que el in...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Vásquez Sánchez, Eduar, Ortiz Basauri, Gloria María
Formato: libro
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo
Repositorio:UNPRG-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unprg.edu.pe:20.500.12893/10542
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12893/10542
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Estadística inferencial
Significación estadística
Método científico
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Descripción
Sumario:Estadística inferencial en la lógica de la investigación científica, se elabora con el propósito de proporcionar herramientas de la estadística inferencial en el tratamiento de la información en el método científico, desde el diseño de la muestra hasta la contrastación hipótesis, de manera que el investigador realice inferencias con conocimiento de la significación estadística. La lógica en el tratamiento estadístico de los datos en la investigación científica, subyace en la naturaleza de las variables, la estimación de sus parámetros de las variables del objeto de investigación y la elección de los modelos para la contrastación de la hipótesis respectiva; de modo que la selección de la muestra y las técnicas del muestreo cumplen un papel decisivo en el estudio de la distribución de probabilidades conociéndose de este modo el comportamiento de las variables poblacionalmente. Se enfatiza en las características de las distribuciones de probabilidad más comunes en la investigación, tales como, la distribución binomial, normal, normal estandarizada, Poisson, la t de Student y Chi cuadrada. Para la contrastación de hipótesis se consideran los modelos de John Stuart Mill para demostrar la existencia de relaciones causales cuando se tratan factores preponderantemente socio económicos en las investigaciones y los propuestos por Campbell & Stanley para las investigaciones no experimentales, cuasi experimentales y experimentales. Una adecuada elección del diseño se corresponde con la garantía de que las inferencias estadísticas sean válidas y confiables.
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