Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Pruebas Estadísticas - Coggle Diagram
Pruebas Estadísticas
No paramétricas
Una muestra
Chi^2 de Pearson
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.
Kolmogorov-Smirnov
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.
Dos muestras
Dependientes
-
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.
-
Tres o más muestras
Dependientes
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.
-
Independientes
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.
-
Paramétricas
Normalidad
Prueba de Z
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
-
-
Prueba de Shapiro Wilks
-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.
-