Generalidades y estadística descriptiva
Leyes de la probabilidad, generalidades de las mediciones, selección, tamaño de lamuestra y clases de muestreo
Formas de representación de los datos de una investigación
Criterios para elegir una prueba estadística
Pruebas estadísticas no para métricas de escala nominal
Prueba binomial, prueba ji cuadrada de Pearson para una, dos o más muestrasindependientes
Prueba ji cuadrada de proporciones para dos o más muestras independientes
Probabilidad exacta de Fisher y Yates
Prueba de McNemar para muestras dependientes de escala nominal
Prueba Q de Cochran para tres o más muestras dependientes de escala nominal
Regresión logística simple
Razón de momios (razón de riesgo) y límites al 95 % de confianza
Regresión logística múltiple
Pruebas estadísticos no para métricas de escala ordinal.
Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una y dos muestras independientesPrueba U de Mann-Whitney para dos muestras independientes
Prueba de Wilcoxon de rangos señalados y pares igualados para dos muestrasdependientes
Análisis de varianza de una entrada de Kruskal-Wallis para tres o más muestrasindependientes
Análisis de varianza de doble entrada por rangos de Friedman para tres o másmuestras dependientes
Coeficiente de correlación por rangos de Spearman
Pruebas estadísticas para métricas de escala de intervalo
Prueba del valor Z, prueba t de Student para dos muestras independientes
Análisis de varianza de Fisher de un camino, entrada sencilla
Análisis de varianza de Fisher de dos caminos o doble entrada
Coeficiente de correlación de Pearson (modelo rectilíneo)
Regresión lineal simple y múltiple
Prueba ji cuadrada de Bartlett para demostrar homogeneidad de las varianzas