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PARAMÉTRICAS
T-STUDENT
MUESTRAS DEPENDIENTES
Se encarga de comparar medias de dos variables de un mismo grupo y determina si la media es diferente a 0.
Para ser realizada requiere asignación aleatoria de grupos, homogeneidad de varianzas de la variable, distribución normal de ambos grupos y nivel de significancia.
Se asume que las variables dependientes tiene una distribución normal
MUESTRAS INDEPENDIENTES
Se encarga de estimar el valor de la media poblacional de las variables aleatorias que siguen una distribución normal y también se encarga de analizar la diferencia de promedios de dos poblaciones. Generalmente ocurre cuando extraemos la muestra y se desconoce la varianza poblacional.
Las variables independientes pueden tener hasta dos subcategorías, caso contrario de contar con un mayor número de niveles se debe realizar la prueba ANOVA.
DEFINICIÓN
Permite el análisis de poblaciones, de forma que las muestras deben cumplir ciertos parámetros, siendo de mayor tamaño un mejor resultado.
Requiere que se determine el tipo de población y solo puede ser aplicada para variables cuantitativas. Se basan en el estudio de la media y la desviación estándar.
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SHAPIRO WILK
Permite determinar si una muestra aleatoria es originaria de una distribución normal. De modo que esta prueba genera una variante o valor W, de forma que los valores pequeños representan que la muestra no tiene una distribución normal es decir que se rechaza la hipótesis nula.
Su sesgo es determinado en base al tamaño de la muestra, siendo que a mayor tamaño de la muestra, la probabilidad de que tenga un resultado estadísticamente significativo es mayor.
TEST F
Es un método enfocado en el análisis de varianzas contras la hipótesis de igualdad de las medias de dos o mas grupos. Manteniendo una relación entre la varianza de los grupos y la variación individual.
El resultado de su calculo permite comparar el valor crítico de la distribución F y el nivel de significancia, siendo aplicado este test para una sola cola y usualmente se lo puede encontrar en regresiones simples.
PRUEBA ANOVA
Se enfoca en el análisis de varianzas que busca descubrir si los resultados de una prueba son significativos o no. Determinando si se acepta o se rechaza la hipótesis nula.
Para realizar la se requiere que la prueba cumpla supuestos, como la distribución normal de la información, independencia de casos e igualdad de varianzas.
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