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  • UNIVERSIDAD CATLICA LOS

    ANGELES DE CHIMBOTE

    Bioestadistica.

    Juana Olga Espritu Aguirre.

    Alfaro Medrano Bruno

    Arquio Robles Adelina

    Beas Farromeque Sarita

    Isidro Lucio Kelly

    Sandoval Rodrguez Alisa

    Varas Benavides Jhanina

    III

  • Los estudiantes en sus respectivos grupos participan activamente a travs del foro

    en la elaboracin de una ficha de parfrasis de cualquiera de los temas tratados

    en la Unidad III, utilizando para las referencias bibliogrficas las norma s de

    Vancouver. Se subir una ficha por grupo la cual ser expuesta en plenario.

    Autor: Levin R. Lugar de publicacion : Mxico

    Titulo del Libro: Estadstica para Administracin y Economa Editorial :Pearsonet.

    N de edicion : 7 ma Ao de publicacion : 2004

    De acuerdo con Richard Levin (2004),en muchas situaci ones de

    toma de decisiones las personas necesitan determinar si los

    parmetros de dos poblaciones son iguales o diferentes, en donde

    los tomadores estn preocupados por el valor real de los

    parmetros como de la relacin entre sus valores; es decir cules

    son sus diferencias .

    Su aplicacin determina si razonablemente puede pensarse que las

    mediciones mustrales provengan de una poblacin que tenga

    una normal distribucin terica. En la prueba se compara la

    distribucin de frecuencia acumulativa de la distribucin terica

    con la distribucin de frecuencia acumulativa observada. Se

    determina el punto en el que estas dos distribuciones muestran la

    mayor divergencia. Y a continuacin presentamos el desarrollo del

    estudio acerca del planteamiento de la hiptesis cuando existen

    dos poblaciones, y haciendo mencin, en lo refe rente a la

    pro porcin: Normalmente la estructura que tiene la base de datos

    es la de utilizar una variable para entrar los resultados de la

    medicin y la otra donde se particiona estos resultados en los dos

    grupos. La nica premisa que se necesita es que las mediciones se

    encuentren al menos en una escala ordinal.

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