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Beschreibung
Mindmap von Sebastian Buitrago Peña, aktualisiert more than 1 year ago
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Erstellt von Sebastian Buitrago Peña
vor mehr als 7 Jahre
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PRUEBAS NO PARAMETRICAS
- Tambien llamadas de distribución libres, usadas en tamaños de muestras reducidas donde las variables estan
medidas en escalas ordinales. Es una prueba de hipótesis que no requiere que la distribución de la población se
caracterice en función de determinados parámetros.
- CHI CUADRADO
- Permite verificar si los
datos obtenidos en una
muestra en una escala de
medida nominal o superior
se ajustan a una
distribución de frecuencias
determinada.
- Esta prueba nos lleva a
plantear posibles
hipotesis y segun sus
resultados rechazar una
de ellas.
- Esta prueba nos lleva a
plantear posibles
hipotesis y segun sus
resultados rechazar una
de ellas.
- Permite verificar si los
datos obtenidos en una
muestra en una escala de
medida nominal o superior
se ajustan a una
distribución de frecuencias
determinada.
- PRUEBA BINOMINAL
- Nos permite verificar
hasta que punto las
frecuencias observadas
para una variable
dicotómica se ajustan a
una proporción dada.
- Se plantea una
hipotesis comparando
la propoción de dos
variables diferentes en
una muestra,
rechazando la hipotesis
si la proporción entre
las dos varibles no es
igual.
- Se plantea una
hipotesis comparando
la propoción de dos
variables diferentes en
una muestra,
rechazando la hipotesis
si la proporción entre
las dos varibles no es
igual.
- Nos permite verificar
hasta que punto las
frecuencias observadas
para una variable
dicotómica se ajustan a
una proporción dada.
- PRUEBA DE
RACHAS
- Es usada para para
verificar si los valores
de una escala nominal
o superior se
distribuyen
aleatoriamente por
encima y por debajo de
un punto de corte
determinado.
- Se plantea una hipotesis nula y
esta prueba nos proporciona el
número de casos que hay por
encima y por debajo del punto
de corte, permitiendonos saber
si el numero de casos elegidos
son iguales por encima y por
debajo de corte, para asi validar
o rechazar la hipotesis planteada.
- Se plantea una hipotesis nula y
esta prueba nos proporciona el
número de casos que hay por
encima y por debajo del punto
de corte, permitiendonos saber
si el numero de casos elegidos
son iguales por encima y por
debajo de corte, para asi validar
o rechazar la hipotesis planteada.
- Es usada para para
verificar si los valores
de una escala nominal
o superior se
distribuyen
aleatoriamente por
encima y por debajo de
un punto de corte
determinado.
- PRUEBA
KOLMOGOROV -
SMIRNOV
- Esta prueba nos
permite contrastar
la bondad de ajuste
de la distribución
de una variable
medida en una
escala de intervalo
o superior.
- Se platean las hipotesis
permitiendonos analizar como
se distribuye una variable
elegida en la población de origen
de esta muestra de forma
normal, para rechaza o no una
hipotesis nula previamente
planteada.
- Se platean las hipotesis
permitiendonos analizar como
se distribuye una variable
elegida en la población de origen
de esta muestra de forma
normal, para rechaza o no una
hipotesis nula previamente
planteada.
- Esta prueba nos
permite contrastar
la bondad de ajuste
de la distribución
de una variable
medida en una
escala de intervalo
o superior.
- DOS MUESTRAS
INDEPENDIENTES
- Sirve para llevar a cabo
comparaciones de las
puntuaciones de dos grupos
independientes, en los que
los términos de error no se
encuentran relacionados
entre si.
- Esta prueba ordena las
variables elegidas y luego
nos permite verificar si el
rango promedio para cada
grupo es igual o distinto, nos
presenta los estadísticos de
contraste.
- Esta prueba ordena las
variables elegidas y luego
nos permite verificar si el
rango promedio para cada
grupo es igual o distinto, nos
presenta los estadísticos de
contraste.
- Sirve para llevar a cabo
comparaciones de las
puntuaciones de dos grupos
independientes, en los que
los términos de error no se
encuentran relacionados
entre si.
- DOS MUESTRAS
RELACIONADAS
- Complementa las muetras
indepemdientes, es usada en
los casos en que los datos de
las dos muestras que
deseamos comparar no son
independientes.
- Esta prueba nos brinda una idea
de en que dirección se
manifiestan los posibles efectos
significativos que podamos
encontrar al aplicar alguna
prueba de inferencia.
- Esta prueba nos brinda una idea
de en que dirección se
manifiestan los posibles efectos
significativos que podamos
encontrar al aplicar alguna
prueba de inferencia.
- Complementa las muetras
indepemdientes, es usada en
los casos en que los datos de
las dos muestras que
deseamos comparar no son
independientes.
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