Las pruebas no paramétricas tienen varias
ventajas sobre las pruebas paramétricas:
Ventajas
Son fáciles de usar y entender
Eliminan la necesidad de suposiciones
restrictivas de las pruebas paramétricas
Se pueden usar con muestras pequeñas
Se pueden usar con
datos cualitativos.
Desventajas
A veces, ignoran, desperdician o pierden información
No son tan eficientes como las paramétricas
Llevan a una mayor probabilidad de no rechazar
una hipótesis nula falsa
Ejemplo
PRUEBA DE WILCOXON
La salud mental de la población activa de
sujetos de 60 años tiene una mediana de 80 en
una prueba de desajuste emocional (X). Un
psicólogo cree que tras el retiro (jubilación)
esta población sufre desajustes emocionales.
Con el fin de verificarlo, selecciona al azar una
muestra de sujetos retirados, les pasa la
prueba de desajuste y se obtienen los
siguientes resultados: X:
69,70,75,79,83,86,88,89,90,93,96,97,98,99
¿Se puede concluir, con un
nivel de significación de 0,05,
que tras el retiro aumenta el
promedio de desajuste
emocional?
1.- H0: M " 80 La población no incrementa su
promedio de desajuste. H1: M > 80 La población
aumenta su nivel de desajuste tras el retiro.
2.- Suponemos que la muestra es aleatoria, la variable es
continua y el nivel de medida de intervalo.
3.- Aunque la muestra es pequeña usemos los dos estadísticos: •
Averigüemos Di = X - 80 y ordenemos las | Di |: Di = -11, -10, -5, -1, +3,
+6, +8, +9, +10, +13, +16, +17, +18, +19 Oi = 9, 7,5, 3 , 1, 2, 5, 6, 7,5, 10, 11,
12, 13, 14 W= "Oi = 9+7,5+3+1 = 20,5 (20,5 + 0,5) - (14)(15)/4 21 - 52,5 • Z
= ---------------------------------- = --------------- = -1,98 "(14)(15)(28 + 1)/24 15,93
4.- Puesto que = 0,05: • W14,0,05 = 26 > 20,5,
por lo que rechazamos H0. • Z0.05 = -1,64 >
-1,98, por lo que se rechaza H0. Hay evidencia
suficiente para concluir que tras el retiro,
aumenta el nivel de desajuste, medido por X.