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Autor; Alberto Javier\u00a0 Mesa Guerrero; Segundo Javier Caicedo Zambrano<\/p>\n<\/p>\n
Autor; Alberto Javier\u00a0 Mesa Guerrero; Segundo Javier Caicedo Zambrano<\/p>\n
El objetivo general de la estad\u00edstica es la inferencia estad\u00edstica, que consiste en dos tipos de problemas, a saber: primero, la estimaci\u00f3n de par\u00e1metros, donde se trata de encontrar un intervalo muy peque\u00f1o que contenga el par\u00e1metro, confiando que la probabilidad de que este suceso ocurra sea muy alta. Con el prop\u00f3sito de que la estimaci\u00f3n tenga un alto grado de precisi\u00f3n, el margen de error debe ser muy peque\u00f1o. Para lograr estos objetivos es necesario escoger una muestra de tama\u00f1o adecuado y un grado de confiabilidad muy alto, sin descartar que existir\u00e1 un riesgo m\u00ednimo que contradice la afirmaci\u00f3n. El segundo problema, es la prueba de hip\u00f3tesis, donde se aplica un procedimiento estad\u00edstico para tomar la mejor decisi\u00f3n frente a dos alternativas: la hip\u00f3tesis nula y la
\nhip\u00f3tesis de trabajo o del investigador. Cuando se pretende probar una hip\u00f3tesis respecto a uno o m\u00e1s par\u00e1metros de una poblaci\u00f3n que tiende a una distribuci\u00f3n normal, las pruebas usadas son las de la estad\u00edstica param\u00e9trica; si los procedimientos estad\u00edsticos no requieren plantear inferencias acerca de los par\u00e1metros de la poblaci\u00f3n (su media y dispersi\u00f3n) se le
\nconoce como no param\u00e9tricos, o de distribuci\u00f3n libre (ya que no se hacen suposiciones acerca de la distribuci\u00f3n de la poblaci\u00f3n de donde procede la muestra. Las pruebas param\u00e9tricas se basan en supuestos espec\u00edficos sobre la distribuci\u00f3n de los datos en la poblaci\u00f3n subyacente; supuestos que incluyen la normalidad de los datos y la igualdad de varianzas. Algunos ejemplos comunes de pruebas de hip\u00f3tesis param\u00e9tricas son la prueba t de Student, la prueba de ANOVA y la prueba de regresi\u00f3n lineal. Estas pruebas son adecuadas cuando los datos cumplen con los supuestos param\u00e9tricos y se consideran m\u00e1s poderosas que las pruebas no param\u00e9tricas, cuando los supuestos son v\u00e1lidos. Por su parte, las pruebas de hip\u00f3tesis no param\u00e9tricas son m\u00e9todos estad\u00edsticos que no dependen de supuestos espec\u00edficos sobre la distribuci\u00f3n de los datos subyacentes. Estas pruebas se basan en estad\u00edsticas de orden o en t\u00e9cnicas de muestreo. Estas pruebas son m\u00e1s flexibles en t\u00e9rminos de supuestos, lo que las hace adecuadas para
\ndatos que no se ajustan a una distribuci\u00f3n normal, o con distribuciones desconocidas. En el presente libro se estudian las siguientes pruebas no param\u00e9tricas: Kolmogorov- Smirnov, Shapiro-Wilk, Mann-Whitney, Mc Nemar, Kruskal Wallis, Spearman, Bondad de ajuste a un modelo binomial y prueba de independencia.<\/p>\n
Tama\u00f1o:\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0Formato:\u00a0 Impreso\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 Paginas: 96<\/p>\n
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