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Pruebas Estadísticas - Coggle Diagram

- - - - Prueba de forma que compara el resultado de un conjunto de frecuencias observado con el de un conjunto de frecuencias esperado. No necesita distribución normal, y es más efectivo en muestras pequeñas.
        
        Hipótesis:
        Ho: Los conjuntos de frecuencias fo y fe no son diferentes.
        H1: Los conjuntos de frecuencias fo y fe son diferentes.
    - - Prueba de forma que busca probar si existe una diferencia significativa entre un conjunto de frecuencias observada y una conjunto de frecuencias teórica, comparando sus frecuencias acumulativas. Es más exacta que Chi^2 en muestras pequeñas.
        
        Hipótesis:
        Ho: Los conjuntos de frecuencias fo y fe no son diferentes.
        H1: Los conjuntos de frecuencias fo y fe son diferentes.
  - - - Prueba de Wilcoxon de rangos
        
        Compara si las diferencias entre pares o rangos de datos ordenales siguen una distribución simétrica y son iguales, busca comprobar la heterogeneidad de las muestras. Es la versión no paramétrica de la prueba t-student en muestras pequeñas pero trabaja con medianas.
        
        Hipótesis:
        Ho: Los conjuntos de frecuencias fo y fe no son diferentes.
        H1: Los conjuntos de frecuencias fo y fe son diferentes.
      - Prueba de Signo
        
        La prueba de los signos permite contrastar la hipótesis de que las respuestas a dos tratamientos pertenecen a poblaciones idénticas.
        
        Se requiere que las poblaciones sean continuas y que las respuestas de cada par asociado estén medidas por una escala ordinal.
        
        H 0 : No hay diferencia en la mediana de las diferencias con signo.
        H 1 : La mediana de las diferencias con signo es menor que cero.
    - - Prueba de Mann Whitney
        
        Cuando las muestras son pequeñas menores a 30 y no se cumple la normalidad
        
        Utilizada para determinar si una media poblacional desconocida es diferente de un valor específico
        
        Permite sacar diferentes conclusiones sobre los datos en función de las suposiciones que se hagan sobre la distribución de los mismos.
  - - - Friedman
        
        Se utiliza para determinar si existe o no una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de tres o más grupos en los que aparecen los mismos sujetos en cada grupo. Busca ver si los datos de un grupo son los más parecidos entre sí.
        
        Se deben utilizar variables numéricas que puedan ser ordenables.
        
        Friedman contrasta la hipótesis nula de que las k variables relacionadas procedan de la misma población.
    - - Kruskall Wallis
        
        Prueba que se analiza en rangos, puede utilizarse para corroborar si existen diferencias relevantes a nivel estadístico entre dos o más grupos de una variable independiente en una variable dependiente ordinal.
        
        El estadístico de prueba utilizado se denomina estadístico H
        
        H0: las medianas de la población son iguales.
        H1: las medianas de la población no son iguales.
- - - - Se usa para muestras grandes (n>30), con la teoria de que mientras más grande sea la muestra, más tendera a una distribución normal
        
        Hipótesis:
        Ho: La muestra tiene una distribución normal
        H1: La muestra no tiene una distribución normal
    - - Compara las medias de 2 variables de un mismo grupo; se usa para muestras pequeñas que tengan distribución normal e igualdad de varianzas
        
        Hipótesis:
        Ho: promedio de X1 y X2 son iguales
        H1: promedio de X1 y X2 son diferentes
    - - Compara las medias de 2 variables distintas de grupos diferentes; se usa para muestras pequeñas que tengan distribución normal e igualdad de varianzas.
        
        Hipótesis:
        Ho: medias de de X1 y X2 son iguales
        H1: medias de X1 y X2 son diferentes
    - - -Prueba de normalidad. -Se aplica en muestras de menos de 50 datos. -Permite determinar si una muestra sigue una distribución normal.
        
        Hipótesis son las siguientes:
        -H0: La variable presenta una distribución normal
        -H1: La variable presenta una distribución no normal
        
        Para la toma de decisión:
        -Si p-valor > Nivel de significancia: Se acepta la hipótesis nula, y se rechaza la alternativa. Distribución normal.
        -Si p-valor < Nivel de significancia: Se rechaza la hipótesis nula, y se acepta la hipótesis alternativa. Distribución no normal.
  - - - -Es el análisis de las varianzas de muestras de dos poblaciones.
        
        Hipótesis que guían esta prueba son:
        -H0: Los grupos cuentan con igualdad de varianza.
        -H1: Los grupos cuentan con desigualdad de varianza.
        
        Para la toma de decisión: -Si p-valor > Nivel de significancia: Se acepta la hipótesis nula, y se rechaza la alternativa. Distribución normal. -Si p-valor < Nivel de significancia: Se rechaza la hipótesis nula, y se acepta la hipótesis alternativa. Distribución no normal.
        
        Para la toma de decisión:
        -Si p-valor > Nivel de significancia: Se acepta la hipótesis nula, y se rechaza la alternativa. Lo que significa que tiene igualdad de varianzas.
        -Si p-valor < Nivel de significancia: Se rechaza hipótesis nula y se acepta hipótesis alternativa, lo que significa que las varianzas no son iguales.
    - - El test estadístico que se emplea cuando se desea comparar las varianzas de dos o más grupos.
        
        Permite descubrir si los resultados de una prueba son significativos
        
        Compara las varianzas entre poblaciones.
        
        Requiere comprobar supuestos de normalidad e igualdad de varianza.