Las pruebas no paramétricas son técnicas estadísticas que no requieren de una distribución específica de los datos. Se aplican cuando no se cumple la normalidad o las varianzas no son homogéneas, siendo útiles en muestras pequeñas y con datos ordinales o nominales. Permiten comparaciones sin parámetros definidos y son valiosas en Ciencias Sociales y otras disciplinas donde las variables pueden ser cualitativas y las muestras limitadas.
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Las pruebas no paramétricas son un conjunto de técnicas estadísticas que no asumen una distribución específica de los datos en la población de origen
Datos que no se ajustan a supuestos de normalidad
Las pruebas no paramétricas son útiles cuando los datos no se ajustan a las suposiciones de normalidad
Varianzas no homogéneas
Las pruebas no paramétricas son útiles cuando las varianzas no son homogéneas
Muestras pequeñas
Las pruebas no paramétricas son útiles cuando el tamaño de la muestra es pequeño (menos de 30 observaciones)
Las pruebas no paramétricas son aplicables a datos ordinales o nominales y permiten realizar comparaciones entre grupos sin la necesidad de parámetros definidos
Las pruebas no paramétricas se destacan por su versatilidad y simplicidad de uso
Las pruebas no paramétricas son ideales para analizar datos que no cumplen con los supuestos de las pruebas paramétricas
Las pruebas no paramétricas son particularmente útiles cuando se trabaja con muestras pequeñas, ya que pueden proporcionar resultados significativos incluso con menos de 30 observaciones
Las pruebas no paramétricas mantienen un nivel de significancia estadística preestablecido, lo que facilita la interpretación y validez de los resultados
Las pruebas no paramétricas se pueden clasificar según el número de muestras y su relación
Prueba U de Mann-Whitney y prueba de Wilcoxon
La prueba U de Mann-Whitney y la prueba de Wilcoxon son equivalentes no paramétricas a la t de Student para muestras independientes y relacionadas, respectivamente
Prueba de Kruskal-Wallis y prueba de Friedman
La prueba de Kruskal-Wallis y la prueba de Friedman son las contrapartes no paramétricas de la ANOVA para una o más muestras independientes y relacionadas, respectivamente
La prueba de Chi-cuadrado de Pearson y la prueba Binomial evalúan la bondad de ajuste de datos categóricos y dicotómicos a una distribución esperada
Prueba de Rachas y prueba de Kolmogorov-Smirnov
La prueba de Rachas analiza la aleatoriedad en la secuencia de datos, mientras que la prueba de Kolmogorov-Smirnov compara la distribución acumulativa de una muestra con una distribución teórica
Prueba de McNemar y prueba de los Signos
La prueba de McNemar y la prueba de los Signos examinan la igualdad de proporciones y medianas, respectivamente
Prueba de Wilcoxon
La prueba de Wilcoxon compara medianas de dos muestras emparejadas
Prueba de Friedman y Coeficiente de concordancia de W de Kendall
La prueba de Friedman y el Coeficiente de concordancia de W de Kendall evalúan la homogeneidad de las medianas
Prueba U de Mann-Whitney y prueba de Kolmogorov-Smirnov
La prueba U de Mann-Whitney y la prueba de Kolmogorov-Smirnov se utilizan para comparar medianas y distribuciones acumulativas, respectivamente
Prueba de Rachas de Wald-Wolfowitz y prueba de reacciones extremas de Moses
La prueba de Rachas de Wald-Wolfowitz y la prueba de reacciones extremas de Moses se enfocan en la comparación de distribuciones
Las pruebas no paramétricas ofrecen alternativas robustas para el análisis de datos en áreas donde los datos no se ajustan a los supuestos de las pruebas paramétricas
Las pruebas no paramétricas permiten a los investigadores explorar y comprender fenómenos complejos en diversas disciplinas
La flexibilidad de las pruebas no paramétricas y su capacidad para manejar muestras pequeñas o datos no normales garantizan la validez y fiabilidad de los resultados
Las pruebas no paramétricas proporcionan herramientas valiosas para la toma de decisiones basada en evidencia en la investigación científica
00
Estos métodos se aplican a datos ______ o ______ y son valiosos en campos como las ______ ______.
ordinales
nominales
Ciencias
Sociales
01
Supuestos de pruebas paramétricas
Normalidad y homogeneidad de varianzas requeridas para pruebas paramétricas; no necesarias en no paramétricas.
02
Aplicabilidad de pruebas no paramétricas
Útiles para datos ordinales y nominales, y muestras de cualquier tamaño.
