Modelos paramétricos y no paramétricos para la investigación

La vida se caracteriza por tomar decisiones. ¿Cómo garantizar que estas decisiones son a nuestro favor? Con excepción de la muerte y el pago del impuesto, todos los demás eventos, fenómenos o procesos ocurren de forma probabilística y para esto se requiere conocer la estadística. La estadística se trata de estudios de las probabilidades y la probabilidad es el grado de "incertidumbre" asociado con la ocurrencia de cualquier cosa. Tomar decisiones en vida, está asociada con dos tipos de errores probabilísticos: A.- Rechazo erróneo de una hipótesis correcta (Error tipo alfa) y B.- Aceptación errónea de una hipótesis falsa (Error tipo Beta). Con el uso correcto de los métodos estadísticos se puede medir estos 2 tipos de errores y mantenerlos a niveles aceptables según los objetivos trazados. Existe una enorme carencia de libros que traten, simultáneamente, métodos estadísticos cuantitativos y cualitativos El presente libro logra cubrir esta carencia y maneja ambas clases de métodos: 1.- Paramétrico o cuantitativos (con parámetros y distribución conocida en escalas de intervalo/razón) considerando la magnitud de la unidad del estudio, para manejar la diferencia/similitud entre grupos de datos; y 2.- No-Paramétricos o cualitativos considerando el atributo [observación/frecuencia] de la unidad del estudio en escalas nominal/ordinal, buscando también diferencia/similitud entre muestras. Se emplean ejemplos reales con modelos de uso actual para ambos tipos de métodos señalados utilizando modelos simples para detectar meta-grupos, meta-poblaciones o clusters. Cabe destacar que se mantiene al mínimo el uso de la teoría para poder concentrar sobre aplicación práctica y simple de los métodos. En resumen, poder tomar decisiones correctas en la vida y reducir errores probabilísticos (rechazo erróneo de una hipótesis cierta y aceptación errónea de una hipótesis falsa), requiere conocer la estadística. Existen 2 tipos de métodos estadísticos: los que manejan la magnitud de la unidad del estudio (métodos cuantitativos o paramétricos) y los que analizan el atributo de la unidad del estudio (métodos cualitativos o no-paramétricos). Debido a un enorme vacío de libros que simultáneamente, traten estos 2 métodos, esperemos que el presente libro cubra esta carencia (con mínima énfasis en la teoría y máximo enfoque en la aplicación práctica), usando ejemplos reales en distintos campos de la ciencia con modelos de uso actual. Además, se emplean modelos sencillos para detectar meta-grupos.