La medición ordinal y el análisis no paramétrico son cruciales en la investigación científica para manejar datos que no se ajustan a distribuciones normales. Estos métodos incluyen pruebas como Kruskal-Wallis y U de Mann-Whitney, y son fundamentales para validar estadísticamente las diferencias entre grupos y correlaciones entre variables ordinales sin asumir normalidad.
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La escala ordinal clasifica los datos según un orden específico
Prueba H de Kruskal-Wallis
La prueba H de Kruskal-Wallis compara más de dos grupos independientes para determinar si las diferencias en las puntuaciones son significativas
Prueba de Kolmogorov-Smirnov
La prueba de Kolmogorov-Smirnov contrasta la distribución de una muestra con una distribución teórica
Las pruebas de la mediana y la prueba U de Mann-Whitney son herramientas no paramétricas adecuadas para detectar diferencias significativas entre los grupos
El coeficiente de correlación de Spearman mide la fuerza y dirección de la asociación entre dos variables ordinales
El coeficiente de Spearman es útil para identificar si existe una relación monótona entre variables
Los métodos no paramétricos tienen limitaciones, como una mayor probabilidad de errores de tipo I bajo ciertas condiciones
La prueba de rango de Friedman es la alternativa no paramétrica al ANOVA de medidas repetidas y se aplica para detectar diferencias en las puntuaciones a lo largo del tiempo o entre condiciones
La prueba T de Wilcoxon es adecuada para comparar dos condiciones relacionadas en una sola muestra
Los métodos no paramétricos ofrecen ventajas significativas, como su robustez ante distribuciones no normales y su capacidad para proporcionar resultados fiables
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Medición ordinal
Clasifica datos en un orden específico sin requerir igualdad entre las diferencias de rangos.
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Prueba H de Kruskal-Wallis
Compara más de dos grupos independientes para evaluar si las diferencias en las puntuaciones son significativas.
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Prueba de Kolmogorov-Smirnov
Contrasta la distribución de una muestra con una distribución teórica para determinar discrepancias.
