ESTADISTICA PARA CIENCIAS SOCIALE Y ECONÓMICAS

Get Started. It's Free
or sign up with your email address
ESTADISTICA PARA CIENCIAS SOCIALE Y ECONÓMICAS by Mind Map: ESTADISTICA PARA  CIENCIAS SOCIALE Y ECONÓMICAS

1. EXPLORACIÓN (según escala)

1.1. numerica

1.1.1. tablas de frecuencia

1.1.1.1. solo si hay intervalos

1.1.2. graficas

1.1.2.1. no-acumulados

1.1.2.1.1. histograma

1.1.2.1.2. boxplot

1.1.2.1.3. error bar

1.1.2.2. acumulados

1.1.2.2.1. ojiva

1.1.3. medidas

1.1.3.1. Valor Central

1.1.3.1.1. clásicas

1.1.3.1.2. alternativas

1.1.3.2. Dispersion

1.1.3.2.1. Variacion modal

1.1.3.2.2. diferencia intercuartil

1.1.3.2.3. rango

1.1.3.2.4. varianza

1.1.3.2.5. coeficiente de variacion

1.1.3.3. Asimetria

1.1.3.3.1. Positiva

1.1.3.3.2. Negativa

1.1.3.3.3. Nula

1.1.3.4. Posición

1.1.3.4.1. N-tiles

1.1.3.5. Curtosis

1.1.3.5.1. Mesocurtica

1.1.3.5.2. Leptocurtica

1.1.3.5.3. Platicurtica

1.2. ordinal

1.2.1. tablas de frecuencia

1.2.2. graficas

1.2.2.1. barras

1.2.2.2. sectores

1.2.2.3. boxplot

1.2.3. medidas

1.2.3.1. Valor Central

1.2.3.1.1. MODA

1.2.3.1.2. MEDIANA

1.2.3.2. Dispersion

1.2.3.2.1. Variacion modal

1.2.3.2.2. diferencia intercuartil

1.2.3.2.3. rango

1.2.3.3. Simetria y Posicion

1.2.3.3.1. N-tiles

1.3. nominal

1.3.1. tablas de frecuencia

1.3.2. graficas

1.3.2.1. barras

1.3.2.2. sectores

1.3.3. medidas

1.3.3.1. Valor Central

1.3.3.1.1. MODA

1.3.3.2. Dispersion

1.3.3.2.1. Variacion modal

2. PREPARACIÓN

2.1. ORGANIZACIÓN

2.1.1. REPETICIONES

2.1.2. IMPUTACIONES

2.1.3. RE ESCALAMIENTO

2.1.4. RECODIFICACIONES

2.1.5. ELIMINACIONES

2.1.6. DEFINICIÓN DE ESCALA

2.2. AGRUPACIÓN

2.2.1. Análisis Cluster

2.2.1.1. PERMITE CATEGÓRICAS PARA AGRUPAR

2.2.1.1.1. SI

2.2.1.1.2. NO

2.3. REDIMENSIONAMIENTO

2.3.1. CATPCA

2.3.2. Análisis Factorial (componentes principales)

2.3.2.1. requisitos

2.3.2.1.1. KMO > 0.6

2.3.2.1.2. Bartlett significativo

2.3.2.2. factores

2.3.2.2.1. autovalores >=1

2.3.2.3. optimizacion

2.3.2.3.1. rotación de ejes (varimax)

3. MODELAMIENTO

3.1. TECNICAS A CONSIDERAR

3.1.1. BAYESIANAS

3.1.1.1. MCMC

3.1.2. MAXIMA VEROSIMILITUD

3.1.3. HEURISTICAS

3.1.3.1. REDES NEURONALES

3.1.3.2. DATA MINING

3.2. DISEÑO

3.2.1. EXPERIMENTAL

3.2.1.1. Modelos de Respuesta PROBIT

3.2.1.2. Prueba de Moses

3.2.2. NO EXPERIMENTAL

3.2.2.1. TRANSVERSAL

3.2.2.1.1. BIVARIABLE

3.2.2.1.2. MULTIVARIABLE

3.2.2.1.3. UNIVARIABLE

3.2.2.2. LONGITUDINAL

3.2.2.2.1. MEDIDAS REPETIDAS

3.2.2.2.2. COHORTES

3.2.2.2.3. PANEL

3.2.2.2.4. SERIES TEMPORALES

3.2.2.2.5. EVENTOS HISTORICOS