Título: |
Estadística para psicología |
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Autor, etc.: |
Aron Elaine, Aron Arthur |
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Fecha de publicación: |
2001 |
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Editorial: |
Prentice Hall Buenos Aires |
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Número de páginas: |
704 p |
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Tipo de documento: |
texto impreso |
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Tipo de medio: |
Libro |
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ISBN/ISSN/DL: |
978-987-946066--5 |
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Clasificación: |
150 Psicología |
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Descripción: |
Contenido: Exposición del orden de un grupo de números. Cómo crear una tabla de frecuencias?. Tablas de frecuencia agrupadas. Formas de las distribuciones de frecuencias. Controversias y limitaciones. Media, varianza, desvío estándar y puntuaciones Z. Correlación. Predicción. Algunos componentes clave de la estadística inductiva: curva normal, probabilidad y población versus muestra. De Moivre, el excéntrico desconocido que inventó la curva normal. Pascal comienza a desarrollar la teoría de la probabilidad en las mesas de juego y más tarde aprende a apostar a Dios. Sondeos, encuestas y la costosa muestra gratis. Introducción a la prueba de hipótesis. Prueba de hipótesis con medias muestrales. Potencia estadística y tamaño de efecto. La potencia de experimentos psicológicos típicos. Tamaños de efecto de la relajación y la meditación: un meta-análisis sosegado. Prueba t para medias dependientes. William S. Gosset, alias Student no era un matemático sino un hombre práctico. La potencia en estudios en los que se utilizan registros diferenciales: cómo el experimento de Lanarkshire acerca del consumo de leche podría haber sido mejor aprovechado. Prueba t para medias independientes. Introducción al análisis de varianza. Sir Ronald Fisher, genio mordaz de la estadística. Modelo estructural en el análisis de varianza. Análisis de varianza como forma de pensar acerca del mundo. Análisis de varianza con grupos de tamaños desiguales. El análisis de varianza con modelo esturctural y las comparaciones múltiples según se describen en las publicaciones científicas. Análisis factorial de varianza. Pruebas chi-cuadrado. Karl Pearson, inventor del chi-cuadrado y centro de controversias. Estrategias a aplicar cuando las distribuciones poblacionales no son normales: transformación de datos, pruebas de rango y orden y métodos intensivos por computadora. Integración de contenidos: el modelo lineal general. Comprensión de los procedimientos estadísticos avanzados que aparecen en publicaciones científicas. |
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