Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
ANALISIS NO PARAMETRICOS - Coggle Diagram
ANALISIS NO PARAMETRICOS
CHI CUADRADO
¿Qué es?
Prueba de bondad de ajuste e independencia en tablas de contingencia.
Tipo de Diseño
Descriptivos
Correlacionales
Cuantitativos
Tamaño de Población
Muestras grandes.
Ejemplos
Relación entre género y preferencia de producto.
Ventajas
No requiere suposiciones de normalidad.
Adecuado para datos categóricos.
Fácil de calcular e interpretar.
Desventajas
Menor potencia estadística comparada con pruebas paramétricas.
Requiere tamaños de muestra grandes para ser efectivo.
No proporciona información sobre la magnitud de la asociación.
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE SPEARMAN
¿Qué es?
Mide la relación entre dos variables ordinales.
Tipo de Diseño
Descriptivos.
Correlacionales
Tamaño de Población
Aplicable a muestras pequeñas a grandes.
Ejemplos
Relación entre satisfacción laboral y desempeño.
Ventajas
No requiere normalidad de los datos.
Adecuado para variables ordinales o rangos.
Robusto a outliers.
Desventajas
Menos potente que Pearson para datos normales.
No captura relaciones no monotónicas.
Interpretación puede ser menos intuitiva para algunos usuarios.
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE KENDALL
¿Qué es?
Mide la concordancia entre dos variables ordinales.
Tipo de Diseño
Descriptivos.
Correlacionales
Tamaño de Población
Adecuado para muestras pequeñas a grandes.
Ejemplos
Concordancia entre jueces calificando presentaciones.
Ventajas
Robusto a outliers y datos no normales.
Más adecuado que Spearman para pequeños tamaños de muestra.
Captura la relación de concordancia entre rangos.
Desventajas
Menos potente que Pearson para datos normales.
Cálculos más complejos comparados con Spearman.
Menos intuitivo en términos de interpretación.