Intervalos de confianza, pruebas de hipótesis y correlación

En este curso, los estudiantes comprenderán el concepto de intervalos de confianza como una forma de reconocer la incertidumbre inherente al muestreo, proporcionando rangos de valores plausibles para los parámetros de la población y evitando interpretaciones erróneas sobre la probabilidad de contener el valor verdadero.

El módulo también cubre la prueba de hipótesis, explicando cómo ponderar la hipótesis nula ($H_0$) frente a la hipótesis alternativa ($H_1$) y cómo comprender los riesgos de decisión, incluidos los errores de Tipo I (falso positivo) y Tipo II (falso negativo), asegurando que los análisis estadísticos sean rigurosos y estén bien fundamentados.

Finalmente, el módulo explora la correlación entre variables, enseñando cómo cuantificar la fuerza y la dirección de las asociaciones utilizando los coeficientes de Pearson y Spearman, prestando atención a la regla de que la correlación no implica causalidad, el uso de diagramas de dispersión y técnicas avanzadas como el Bootstrap. El enfoque es integrar estas herramientas para mejorar el análisis de relaciones, medir la significación y cuantificar la incertidumbre, apoyando decisiones informadas.