Fundamentos de Pruebas de Hipótesis con Excel y Python

En un mundo impulsado por los datos, distinguir entre el ruido aleatorio y las tendencias significativas es una habilidad crítica para cualquier profesional. Comprender cómo validar matemáticamente una suposición te permite ir más allá de la intuición y tomar decisiones respaldadas por evidencia estadística. Este curso te guía desde conceptos estadísticos básicos hasta la realización de pruebas de hipótesis rigurosas para medias y proporciones. Aprenderás a abordar los datos con una mirada crítica, utilizando dos de las herramientas más populares de la industria para llegar a conclusiones fiables. Lo que aprenderás: - Comprender la lógica fundamental del Teorema del Límite Central y la inferencia estadística. - Realizar pruebas de hipótesis para medias y proporciones poblacionales dentro de Excel. - Aplicar bibliotecas modernas de Python, como SciPy y Pandas, para ejecutar cálculos estadísticos. - Interpretar valores p, niveles de significancia e intervalos de confianza en un contexto de negocio. - Identificar y mitigar errores Tipo I y Tipo II en el análisis de datos. - Evaluar el tamaño del efecto para determinar el impacto práctico de los hallazgos estadísticos. El material comienza con terminología esencial y conceptos de probabilidad antes de pasar a explicaciones escritas paso a paso para ejecutar pruebas tanto en Excel como en Python. Progresarás a través de la lectura de ejemplos prácticos y la revisión de fragmentos de código que demuestran cómo automatizar tu análisis. Este curso está diseñado para principiantes que buscan construir una base sólida en el análisis de datos. No se requiere experiencia previa en estadística o programación para comenzar. Comienza a construir tus habilidades de toma de decisiones basadas en datos hoy mismo.