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PRUEBAS DE HIPOTESIS NO PARAMETRICAS - Coggle Diagram
PRUEBAS DE HIPOTESIS NO PARAMETRICAS
ORGANIZACIÓN Y CONTEXTO
United Way of Greater Rochester
Organización sin fines de lucro.
Objetivo: Mejorar calidad de vida en 7 condados.
Campañas anuales de recaudación + 200 proveedores de servicios.
ESTUDIO DE INVESTIGACIÓN
Estudio de Percepción
Metodología:
Sesiones de focus-group (profesionales, personal de servicio, trabajadores).
Cuestionarios aplicados a 440 personas.
Datos analizados con:
Distribuciones de frecuencia.
Tabulaciones cruzadas.
Prueba de independencia (tablas de contingencia).
Hipótesis:
(Hipótesis Nula)
(Hipótesis Alternativa)
La percepción sobre gastos administrativos NO ES independiente de la ocupación
La percepción sobre gastos administrativos ES independiente de la ocupación del entrevistado
RESULTADOS
• Rechazo de H0:
o Percepción vinculada a la ocupación.
o 35% de entrevistados creía que gastos administrativos ≥ 21% (realidad: < 9%).
o Grupos con mayor percepción equivocada:
Empleados de producción/oficina.
Vendedores.
Técnicos profesionales.
APLICACIÓN ESTADÍSTICA
PRUEBA DE INDEPENDENCIA CHI-CUADRADO
Método estadístico para ampliar la capacidad de realizar inferencias sobre poblaciones mediante pruebas de hipótesis
EMILY QUEZADA
PRUEBAS DE HIPÓTESIS NO PARAMÉTRICAS
Estadística de Distribución Libre
Definición y Características
DEFINICIÓN
Métodos estadísticos que no requieren supuestos sobre la distribución de probabilidad de la población
TIPOS P. NO PARAMÉTRICAS
Tipos de Pruebas No Paramétricas
• Pruebas para 1 muestra:
Prueba de Wilcoxon (rangos con signo): Alternativa a t-test para medianas.
Prueba de Kolmogórov-Smirnov: Compara distribución observada vs. teórica.
Prueba binomial: Para proporciones en datos dicotómicos.
• Pruebas para 2 muestras independientes:
Mann-Whitney U: Alternativa a t-test independiente.
Prueba de Kruskal-Wallis: Versión no paramétrica de ANOVA (≥2 grupos).
• Pruebas para 2 muestras relacionadas:
Wilcoxon signed-rank: Alternativa a t-test pareado.
McNemar: Para proporciones en datos apareados (nominales).
• Pruebas de asociación:
Chi-cuadrado : Independencia entre variables categóricas.
Correlación de Spearman: Relación monotónica (no lineal).
VENTAJAS Y LIMITACIONES
Ventajas:
Robustez con datos no normales o outliers.
Aplicable a escalas ordinales/nominales.
Limitaciones:
Menor potencia estadística que pruebas paramétricas (si sus supuestos se cumplen).
Interpretación menos intuitiva en algunos casos.