{ "jsonGeneratedAt": "2026-04-07T11:17:47Z", "workId": "0db4c66b-0d79-4c09-89dc-f5ef30b1237e", "workStatus": "ACTIVE", "workType": "TEXTBOOK", "reference": null, "edition": 1, "doi": "https://doi.org/10.70288/emc.9789915698076", "publicationDate": "2025-05-07", "withdrawnDate": null, "license": "https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/", "copyrightHolder": "Vicky Leonor Alata Linares, María Luz Maldonado Peña, Denisse Montalvan Alburqueque, Michaels Pedro Mejia Lagos, Jose Carlos Fiestas Zevallos, Héctor Fidel Bejarano Benites, Luis Alberto Aguirre Bazán", "generalNote": null, "bibliographyNote": "Includes bibliography (pages 100-103).", "place": "Colonia del Sacramento, Uruguay", "pageCount": null, "pageBreakdown": null, "firstPage": null, "lastPage": null, "pageInterval": null, "imageCount": null, "tableCount": null, "audioCount": null, "videoCount": null, "landingPage": "https://editorialmarcaribe.es/ark:/10951/isbn.9789915698076", "toc": "Introducción\t6\nCapítulo I\t9\nFunciones de probabilidad, curtosis, asimetría y correlación biserial\t9\n1.1 Entendiendo las Funciones de Probabilidad: Densidad, Distribución Acumulativa e Inversa\t9\n1.1.1 Función de distribución acumulativa (CDF)\t12\n1.1.2 Función de distribución acumulativa inversa\t14\n1.2 Entendiendo la Asimetría y Curtosis: Cálculo e Interpretación en Estadística\t16\n1.3 Cómo Calcular y Aplicar el Coeficiente de Correlación Biserial entre Variables Cuantitativas y Binarias\t22\n1.4 Pruebas de Normalidad: Realización e Interpretación de la Prueba de Shapiro-Wilk y Otras Alternativas Estadísticas\t27\nCapítulo II\t32\nCuantiles, percentiles e intervalos de confianza: Remuestreos bootstrap\t32\n2.1 Cuantiles y Percentiles: Cálculo y Aplicaciones en Intervalos de Confianza\t32\n2.2 Remuestreos bootstrap, desviación típica e intervalos de confianza\t36\n2.3 Medir los índices de fiabilidad, el alfa de Cronbach y los índices de Guttman\t41\nCapítulo III\t46\nAnálisis de conglomerados. ¿Qué método de agrupación debe elegir?\t46\n3.1 Agrupación de K-means, agrupación jerárquica aglomerativa (AHC) y modelos de mezclas gaussianas\t46\n3.2 Agrupación univariante y modelos de agrupación de clases latentes\t52\n3.3 Análisis de correspondencias múltiples (MCA)\t58\n3.4 Ejecución de una agrupación jerárquica aglomerativa (AHC) tras un MCA\t65\n3.4.1 Fundamentos de la Agrupación Jerárquica Aglomerativa\t66\n3.4.2 Método de Clasificación de Componentes Principales (MCA)\t68\nCapítulo IV\t73\nAprendizaje automático\t73\n4.1 Configurar y entrenar un clasificador XGBOOST: Indicadores de rendimiento de los modelos de predicción\t73\n4.2 Configurar e interpretar una agrupación DBSCAN y una agrupación difusa k-means\t81\n4.3 Entrenamiento de una máquina de vectores soporte para regresión (SVR)\t87\n4.4 Conjunto de datos para la clasificación: K Nearest Neighbors vs. Naive Bayes\t92\nConclusión\t98\nBibliografía\t100", "lccn": null, "oclc": null, "coverUrl": "https://editorialmarcaribe.es/wp-content/uploads/2025/05/Designer-2.png", "coverCaption": null, "titles": [ { "titleId": "cfc76c72-9f62-4751-8f49-b5fd7e35533e", "localeCode": "EN", "fullTitle": "Métodos de análisis estadístico: Desde lo descriptivo hasta lo inferencial", "title": "Métodos de análisis estadístico: Desde lo descriptivo hasta lo inferencial", "subtitle": null, "canonical": true } ], "abstracts": [ { "abstractId": "27408e52-93e5-449a-9461-e9dc7b725ac4", "workId": "0db4c66b-0d79-4c09-89dc-f5ef30b1237e", "content": "

A lo largo del texto escrito, se ahonda en métodos no paramétricos, los primeros son técnicas estadísticas que no requieren suposiciones sobre la distribución de los datos. A diferencia de los métodos paramétricos, que asumen que los datos se distribuyen de una manera específica (por ejemplo, normalmente), los métodos no paramétricos son más flexibles y pueden aplicarse a una variedad de situaciones en las que los supuestos de normalidad no se cumplen. Esto los convierte en herramientas valiosas en el análisis de datos, especialmente cuando se trabaja con muestras pequeñas o cuando los datos presentan características no convencionales, como escalas ordinales o distribuciones sesgadas. Otra característica importante de los métodos no paramétricos es que suelen ser menos sensibles a valores atípicos. Esto significa que su rendimiento no se ve tan afectado por datos extremos como sucede con los métodos paramétricos, lo que los hace más robustos en la práctica. Además, a menudo son más simples de interpretar, ya que se centran en rangos y frecuencias en lugar de en parámetros estadísticos complejos. En este sentido, las medidas de dispersión son vitales para evaluar la variabilidad y la confiabilidad de los datos, características que son esenciales en el análisis de resultados. Por otro lado, los métodos inferenciales permiten a los investigadores hacer afirmaciones y predicciones más allá de los datos observados. La formulación de hipótesis y la construcción de intervalos de confianza son prácticas que fortalecen la validez de los resultados, proporcionando un marco para evaluar la probabilidad de que ciertos hallazgos sean el resultado de la casualidad. Estas herramientas son indispensables para avanzar en la investigación científica y en la práctica profesional, ya que permiten la validación de teorías y la implementación de políticas basadas en evidencia. Los autores hacen énfasis en métodos estadísticos, interpretación e inferencia de datos, tal que, asumen que estos datos se distribuyen de una manera específica, más flexibles y que pueden aplicarse a una variedad de situaciones en las que los supuestos de normalidad no se cumplen. Por ende, el objetivo de investigación es, conceptualizar métodos estadísticos descriptivos e inferenciales, a través de pruebas de hipótesis, intervalos de confianza, probabilidades, entre otros, no solo para resumir y describir los datos observados, sino para hacer predicciones y tomar decisiones basadas en esos datos. Se invita a los lectores a profundizar en métodos paramétricos o no, desde la flexibilidad y robustez, lo que lo convierte en opciones ideales para el análisis de datos que no siguen distribuciones normales o que presentan escalas ordinales. Esto resalta la importancia del texto escrito, de contar con una variedad de enfoques estadísticos que se adapten a las necesidades específicas de cada estudio.

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