Análisis inferencial de datos categóricos con SPSS

El siguiente vídeo resume  algunas de las opciones del SPSS que se van a utilizar en el  tema 8 (Análisis inferencial de datos categóricos) para  realizar la correspondiente práctica en el laboratorio.

Contrates de hipótesis para parámetros poblacionales con SPSS

El siguiente vídeo resume  algunas de las opciones del SPSS que se van a utilizar en el  tema 7 (Contrastes de hipótesis para parámetros poblacionales) para  realizar la correspondiente práctica en el laboratorio.

Estimación de parámetros poblacionales con SPSS (Intervalos de confianza)

El siguiente vídeo resume  algunas de las opciones del SPSS que se van a utilizar en el  tema 6 (Estimación de parámetros poblacionales) para  realizar la correspondiente práctica en el laboratorio.

Modelos de distribución discretos y continuos con R y SPSS

El siguiente vídeo resume  algunas de las opciones del SPSS y de R que se van a utilizar en el  tema de Modelos de distribuciones discretos y continuos para  realizar la correspondiente práctica en el laboratorio.

A la hora de entender el cálculo de probabilidades en variables aleatorias continuas, es útil conocer la forma que tiene la función de densidad.  Tal y como  se desprende del vídeo,  con R podemos ver la forma de dicha función para variables aleatorias continuas tales como la Normal, t de Student, F de Snedecor, Ji-cuadrado, etc.  Para otras funciones de densidad relativas a los ejercicios  iniciales sobre variables aleatorias continuas podemos usar, por ejemplo, fooplot, una herramienta  on-line que permite  representar gráficamente funciones.

R y R-Commander

Aunque generalmente utilizaremos el SPSS, también se irán introduciendo algunos procedimientos estadísticos con el software R.

R es un lenguaje de programación y un entorno para análisis estadístico y la realización de gráficos. Debido a su naturaleza es fácilmente adaptable a una gran variedad de tareas. Fue inicialmente escrito por Robert Gentleman y Ross Ihaka del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland en Nueva Zelanda. R actualmente es el resultado de un esfuerzo de colaboración de personas del todo el mundo. Desde mediados de 1997 se formó lo que se conoce como núcleo de desarrollo de R, que actualmente es el que tiene la posibilidad de modificación directa del código fuente.  R abarca una amplia gama de técnicas estadísticas que van desde los modelos lineales a las más modernas técnicas de clasificación pasando por los test clásicos. El código de R está disponible como software libre bajo las condiciones de la licencia GNU-GPL. Además está disponible precompilado para una multitud de plataformas. La página principal del proyecto es http://www.r-project.org.

El  software  libre  R  con  el  entorno  gráfico  R-Commander  (Rcmdr)   se  puede  obtener  en  la  siguiente  dirección  (para  windows): http://cran.es.r-project.org/bin/windows/base/release.htm

Luego  se  procede  con  la  ejecución,  siguiendo  las  instrucciones.  Para  la  instalación  de  Rcmdr,  se  arranca  R  desde  Inicio → Todos  los  programas → R.  A  continuación,  Paquetes → Instalar  Paquete(s)  y  elegido  el  mirror  desde  el  cual  se  quiere  instalar  el  paquete,  por  ejemplo  Spain  (Madrid),  se  selecciona  Rcmdr.

Harán  falta  más  paquetes  para  la  instalación  completa  de  Rcmdr,  pero  se  instalarán  automáticamente  la  primera  vez  que  se  ejecute.

Si  se  cierra  Rcmdr  (sin  cerrar  R),  para  volver  a  cargarlo  se  debe  ejecutar  la  instrucción  Commander().

Instrucciones más detalladas y actualizadas pueden encontrarse en http://knuth.uca.es/R en la sección R Wiki. Además, existen multitud de documentos que ilustran sobre el manejo de R. En particular, el siguiente libro, accesible on-line explica como utilizar R y R-Commander en Estadística básica y la forma de instalarlo tanto sobre Windows como sobre GNU/LINUX: http://knuth.uca.es/moodle/course/view.php?id=37