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Manual Práctico de Estadística para las Ciencias de la Salud

Castilla Serna, Luis

Manual Práctico de Estadística para las Ciencias de la Salud - 1A. ed - MEXICO TRILLAS 2011 - 167 27.0

Generalidades y Estadística Descriptiva.
. -- Leyes de la Probabilidad, Generalidades de las Mediciones, Selección, Tamaño de Lamuestra Y
. -- Clases de Muestreo.
. -- Formas de Representación de los Datos de una Investigación.
. -- Criterios para Elegir una Prueba Estadística.
. -- Pruebas Estadísticas no para Métricas de Escala Nominal.
. -- Prueba Binomial, Prueba Ji Cuadrada de Pearson para Una, Dos o Más Muestras
. -- Independientes.
. -- Prueba Ji Cuadrada de Proporciones para Dos o Más Muestras Independientes.
. -- Probabilidad Exacta de Fisher y Yates.
. -- Prueba de Mcnemar para Muestras Dependientes de Escala Nominal.
. -- Prueba Q de Cochran para Tres o Más Muestras Dependientes de Escala Nominal.
. -- Regresión Logística Simple.
. -- Razón de Momios (Razón de Riesgo) y Límites al 95 % de Confianza.
. -- Regresión Logística Múltiple.
. -- Pruebas Estadísticas no para Métricas de Escala Ordinal
. -- Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una y Dos Muestras Independientes.
. -- Prueba u de Mann-Whitney para Dos Muestras Independientes.
. -- Prueba de Wilcoxon de Rangos Señalados y Pares Igualados para Dos Muestras Dependientes
. -- Análisis de Varianza de una Entrada de Kruskal-Wallis para Tres o Más Muestras
. -- Independientes.
. -- Análisis de Varianza de Doble Entrada por Rangos de Friedman para Tres o Másmuestras
. -- Dependientes.
. -- Coeficiente de Correlación por Rangos de Spearman.
. -- Pruebas Estadísticas para Métricas de Escala de Intervalo.
. -- Prueba del Valor Z, Prueba T de Student para Dos Muestras Independientes.
. -- Análisis de Varianza de Fisher de un Camino, Entrada Sencilla.
. -- Análisis de Varianza de Fisher de Dos Caminos o Doble Entrada..Coeficiente de Correlación De
. -- Pearson (Modelo Rectilíneo).
. -- Regresión Lineal Simple y Múltiple.
. --Prueba X2 Cuadrada de Bartlett para Demostrar Homogeneidad de las Varianzas.


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