Curso
Pruebas de hipótesis en R
IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 11/2025RProbability & Statistics4 h16 vídeos53 Ejercicios4,000 XP33,103Certificado de logros
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Probar DataCamp for BusinessDescripción del curso
Descubre la comprobación de hipótesis en R
Las pruebas de hipótesis te permiten plantear preguntas sobre tus conjuntos de datos y responderlas de forma estadísticamente rigurosa. En este curso, aprenderás cómo y cuándo utilizar pruebas comunes como las pruebas t, las pruebas de proporción y las pruebas chi-cuadrado.Comprenderás en profundidad cómo funcionan y los supuestos en los que se basan. También aprenderás cómo se relacionan las distintas pruebas de hipótesis utilizando el marco "Sólo hay una prueba" y a utilizar pruebas no paramétricas que te permiten eludir los requisitos de las pruebas de hipótesis tradicionales.
Conoce las pruebas T y Chi-cuadrado
Empezarás aprendiendo por qué es útil la comprobación de hipótesis en R, mientras examinas algunos conceptos clave a medida que avanzas. También aprenderás cómo las pruebas t pueden ayudarte a comprobar las diferencias de medias entre dos grupos y cómo las pruebas chi-cuadrado pueden ayudarte a comparar los resultados observados con los resultados esperados.Comprender las relaciones entre las pruebas de hipótesis en R
A medida que avances, descubrirás las relaciones entre diferentes pruebas, explorando elementos de aleatoriedad, independencia de la observación y tamaños de muestra.Cuando termines este curso, tendrás un conocimiento más profundo de las pruebas de hipótesis en R y de cuándo es apropiado utilizar pruebas específicas en tus datos.
A lo largo del curso, explorarás una encuesta de usuarios de Stack Overflow y un conjunto de datos de envíos tardíos de suministros médicos."
Requisitos previos
Sampling in R1
Introduction to Hypothesis Testing
Learn why hypothesis testing is useful, and step through the workflow for a one sample proportion test. In doing so, you'll encounter important concepts like z-scores, p-p-values, and false negative and false positive errors. The Stack Overflow survey and late medical shipments datasets are introduced.
2
Two-Sample and ANOVA Tests
Learn how to test for differences in means between two groups using t-tests, and how to extend this to more than two groups using ANOVA and pairwise t-tests.
3
Proportion Tests
Learn how to test for differences in proportions between two groups using proportion tests, extended it to more than two groups with chi-square independence tests, and return to the one sample case with chi-square goodness of fit tests.
4
Non-Parametric Tests
Learn about the assumptions made by parametric hypothesis tests and see how simulation-based and rank-based non-parametric tests can be used when those assumptions aren't met.
Pruebas de hipótesis en R
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