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Desde su gestación en la década de 1920, la prueba de significancia (o prueba estadística de la hipótesis nula) se ha transformado en una de las operaciones fundamentales del tratamiento de los datos a través de las disciplinas. En muchas de las prácticas constituye también un requisito imperativo de cuyo cumplimiento depende la aprobación de una ponencia o la publicación de un artículo en una revista científica. También es un método en torno del cual se han desencadenado malentendidos y altercados que parecen tornarse más ásperos y confusos en cada generación. Poniendo en tela de juicio los…mehr

Produktbeschreibung
Desde su gestación en la década de 1920, la prueba de significancia (o prueba estadística de la hipótesis nula) se ha transformado en una de las operaciones fundamentales del tratamiento de los datos a través de las disciplinas. En muchas de las prácticas constituye también un requisito imperativo de cuyo cumplimiento depende la aprobación de una ponencia o la publicación de un artículo en una revista científica. También es un método en torno del cual se han desencadenado malentendidos y altercados que parecen tornarse más ásperos y confusos en cada generación. Poniendo en tela de juicio los supuestos de distribución normal que subyacen a la prueba de significancia en particular y a las estadísticas paramétricas en general (y a la luz del redescubrimiento de distribuciones alejadas de la normalidad y procesos no lineales en la dinámica de los fenómenos complejos) en este estudio se analiza el caso en términos de una antropología crítica y desde la perspectiva de las ciencias sociales.
Autorenporträt
Doctor en Antropología Social. Especialista en computación científica y ciencia cognitiva y ex-Consultor Senior de Microsoft. Profesor de Teoría Antropológica, Lingüística y Modelado de Complejidad en la carrera de Ciencias Antropológicas y en la especialización en Tecnologías Urbanas Sostenibles de la Universidad de Buenos Aires.