Cuales son pruebas Parametricas y no Parametricas?
¿Cuáles son pruebas Parametricas y no Parametricas?
Las pruebas paramétricas asumen distribuciones estadísticas subyacentes a los datos. Por tanto, deben cumplirse algunas condiciones de validez, de modo que el resultado de la prueba paramétrica sea fiable. Las pruebas no paramétricas no dehen ajustarse a ninguna distribución.
¿Cuándo se utilizan las pruebas no paramétricas?
Así, estas pruebas se utilizan cuando la distribución de los datos no es normal. Podemos acudir a ellas cuando tengamos datos que no estén en una escala de razón o bien cuando, estándolo, tengamos dudas de si la distribución de alguna de las variables se ajusta a la curva normal.
¿Qué es la estadística no paramétrica y las principales pruebas que se utilizan?
La estadística no paramétrica es una rama de la estadística que estudia las pruebas y modelos estadísticos cuya distribución subyacente no se ajusta a los llamados criterios paramétricos.
¿Cuándo se aplica la prueba de Kruskal Wallis?
En estadística, la prueba de Kruskal-Wallis (de William Kruskal y W. Allen Wallis) es un método no paramétrico para probar si un grupo de datos proviene de la misma población. Intuitivamente, es idéntico al ANOVA con los datos reemplazados por categorías.
¿Qué es la prueba de U de Mann-Whitney?
La prueba U de Mann-Whitney es un procedimiento estadístico no paramétrico que se emplea para comparar dos grupos independientes en los casos en que la variable dependiente se encuentra al menos en un nivel de medición ordinal.
¿Cómo hacer prueba de Mann-Whitney en Excel?
Tras activar XLSTAT, seleccione el comando XLSTAT / Pruebas no paramétricas / Comparación de dos muestras (Wilcoxon, Mann-Whitney.), o bien haga clic en el botón correspondiente del menú Pruebas no paramétricas (véase más abajo). Una vez hemos hecho clic en el botón, aparece el cuadro de diálogo.
¿Cómo se calcula el valor crítico de t?
Cálculo de un valor crítico para una prueba t de 1 muestra
- Seleccione Calc > Distribuciones de probabilidad > t.
- Seleccione Probabilidad acumulada.
- En Grados de libertad, ingrese 9 (el número de observaciones menos uno).
- En Constante de entrada, ingrese 0.95 (uno menos la mitad del nivel de significancia).
¿Cómo sacar el valor crítico de t?
El valor crítico es t α/2, n–p-1, donde α es el nivel de significancia, n es el número de observaciones en la muestra y p es el número de predictores. Si el valor absoluto del valor t es mayor que el valor crítico, usted rechaza la hipótesis nula.