Pruebas de hipótesis: Una guía intuitiva para tomar decisiones basadas en datos

Opiniones de los lectores

Las reseñas elogian el libro por su enfoque práctico de las pruebas estadísticas de hipótesis y su accesibilidad, que facilita la comprensión de conceptos complejos. Muchos lectores lo consideran valioso para la enseñanza y para aplicaciones prácticas en la investigación. Sin embargo, algunos críticos señalan que puede pasar por alto detalles y matices importantes del tema.

⬤ Perspectiva práctica con ilustraciones útiles
⬤ explicaciones claras de conceptos complejos
⬤ útil para la enseñanza de la estadística
⬤ redacción accesible
⬤ cubre temas esenciales como los valores p y los tipos de error
⬤ sirve como buen material de referencia
⬤ aplicable a diversos campos.

⬤ Simplifica en exceso algunos temas y pasa por alto matices importantes
⬤ algunas figuras son difíciles de interpretar en escala de grises
⬤ algunos reseñadores señalaron preocupaciones sobre la calidad del libro físico
⬤ se critica la autopromoción de otras obras del autor.

(basado en 29 opiniones de lectores)

Título original:

Hypothesis Testing: An Intuitive Guide for Making Data Driven Decisions

Contenido del libro:

El mundo produce más datos que nunca. ¿Está preparado para ello?

En el mundo actual, impulsado por los datos, siempre se habla de tomar decisiones basadas en ellos. Las pruebas de hipótesis desempeñan un papel crucial en ese proceso, ya sea en el mundo académico, empresarial o en la ciencia de datos. Sin pruebas de hipótesis, te arriesgas a tomar malas decisiones.

Es muy probable que necesites comprender estas pruebas para analizar tus datos y evaluar el trabajo de otros.

Conozca cuándo utilizar cada prueba, cómo utilizarlas de forma fiable y cómo interpretar los resultados correctamente.

⬤ Comprender por qué necesita pruebas de hipótesis y cómo funcionan.

⬤ Utilizar eficazmente los niveles de significación, los valores p y los intervalos de confianza.

⬤ Seleccionar el tipo correcto de prueba para responder a su pregunta.

⬤ Aprender a probar medias, medianas, varianzas, proporciones, distribuciones, recuentos, correlaciones para datos continuos y categóricos, y encontrar valores atípicos.

⬤ ANOVA unidireccional, ANOVA bidireccional y efectos de interacción.

⬤ Comprobar los supuestos para obtener resultados fiables.

⬤ Manejar las tasas de error para falsos positivos y falsos negativos.

⬤ Comprender las distribuciones de muestreo, el teorema del límite central y la potencia estadística.

⬤ Saber cómo funcionan las pruebas t, F, chi-cuadrado y post hoc.

⬤ Conocer las diferencias entre métodos paramétricos, no paramétricos y bootstrapping.

⬤ Ejemplos de muchas pruebas de hipótesis.

⬤ Acceda a conjuntos de datos descargables de forma gratuita para que pueda probarlo usted mismo.