Estadística no paramétrica.pptx

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1. Estadística no paramétrica Jonathan Valenzuela Estefany Escalante Vicente Quiroga Natalia PAdilla

2. Que es la estadística no paramétrica ? Es una rama de la estadística inferencial que estudia las pruebas y modelos estadísticos cuya distribución no se ajusta a los llamados criterios paramétricos y son los datos observados los que la determinan.

3. Estadística no paramétrica se usa para La utilización de estos métodos se hace recomendable cuando no se puede asumir que los datos se ajusten a una distribución conocida, cuando el nivel de medida empleado no sea, como mínimo, de intervalo.

4. Prueba de Kruskal-Wallis La prueba de Kruskal-Wallis no asume normalidad en los datos, en oposición al tradicional ANOVA. Sí asume, bajo la hipótesis nula, que los datos vienen de la misma distribución.

5. Prueba U de Mann-Whitney Es una prueba cuantitativa se basa en una comparación de cada observación de una muestra con la observación en la segunda muestra.

6. Prueba Wilcoxon Es prueba cuantitativa que usa comparar el rango medio de dos muestras relacionadas y determinar si existen diferencias entre ellas. Se utiliza como alternativa a la prueba t de Student cuando no se puede suponer la normalidad de dichas muestras.

7. Prueba de Friedman Es un método cuantitativo consiste en ordenar los datos por filas o bloques, reemplazándolos por su respectivo orden. Al ordenarlos, debemos considerar la existencia de datos idénticos.

8. Referencias bibliográficas Siegel, Sidney (2006). Estadística no paramétrica para las ciencias del comportamiento . Nueva York McGraw-Hill. pp. 75-83. Farfán, J. (2014) Introducción a la investigación educativa. Universidad Nacional Federico Villarreal. Pp 83-106 Wilcoxon, F. (2018) "Individual Comparisons by Ranking Methods". Biometrics 1, 80-83.