Un coeficiente de correlación entre dos variables nos puede explicar la magnitud y dirección de una asociación. Sin embargo cuando queremos además realizar inferencias (cuánto cambia una variable si la otra se modifica), podemos usar un modelo.
Marketing Digital
Maestría: MAE Asignatura: Marketing integral Nombre del recurso: Marketing Digital Palabras Claves: Marketing digital, social media, herramientas de Marketing directo, tecnologías de la información Descripción: Dentro de las herramientas del Marketing...
Evaluación de los Modelos de Regresión Lineal Simple.
Para poder realizar inferencias estadísticas a partir de nuestro modelo, debemos evaluar el modelo. Esto se realiza analizando los residuos del modelo. Al asegurarnos de que nuestro modelo cumple con condiciones, podemos realizar inferencias e inferir valores de nuestra variable respuesta de acuerdo a nuestro modelo.
Social Media
Maestría: MAE Asignatura: Marketing integral Nombre del recurso: Social Media Palabras Claves: Marketing en social media,comercio, redes sociales, conexión,evolución del marketing Descripción: La introducción de la tecnología móvil y de las redes sociales...
Prueba de Kruskal-Walli
Existen ocasiones en los que no se cumplen las condiciones para aplicar un análisis de varianza paramétrico de un factor. En estos casos, podemos usar la prueba de Kruskal-Wallis como sustituto (no presupone normalidad, ni homogeneidad de de la varianza).Está técnica no paramétrica se utiliza con un diseño de grupos independientes con k muestras. Requiere sólo una escala ordinal de la variable dependiente
Marketing en línea 2
Maestría: MAE Asignatura: Marketing integral Nombre del recurso: Marketing en línea 2 Palabras Claves: Marketing digital, Internet, ventajas del marketing digital, videos en linea Descripción: El uso del correo electrónico para gestiones de marketing digital...
Correlación y Causalidad
Muchas veces nos interesará saber si dos variables cuantitativas se asocian entre si. Esto puede ser un primer paso antes de armar modelos de regresión, por ejemplo. El coeficiente de correlación lineal (r de Pearson) no permite ver si existe relación entre dos variables (y también saber su fuerza y magnitud).
ANOVA y ANCOVA
En cursos pasados, vieron como se puede hacer pruebas de contraste basadas en la media como estadístico básico. Sin embargo, también podemos usar la varianza para realizar pruebas de contraste.Con este fin, se puede aplicar el estadístico F que es la razón entre dos varianzas en la misma muestra o población.
Revisión sistémica y meta-análisis
Rigurosas: en cuanto a los estudios incluidos (con criterios de calidad, etc.)
Informativas: enfocadas hacia problemas reales, tratando de contestar una pregunta claramente delimitada o específica, e idealmente analizando y presentando los datos de la forma que mejor ayude a la toma de decisiones
Exhaustivas: su objetivo es identificar y utilizar la mayor cantidad posible de información pertinente, sin introducir sesgos (de publicación, de selección, etc.)
Explícitas: ya que todos los métodos utilizados en la revisión deben ser descritos con suficiente detalle
Buenas prácticas clínicas en investigación (2da parte)
Un CEIC deberá salvaguardar los derechos, la seguridad y el bienestar de todos los sujetos del ensayo. Deberá prestarse especial atención a los ensayos que puedan incluir sujetos vulnerables