ejemplo estadistica

Estadística paramétrica
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 criteriosparamétricos. Su distribución no puede ser definida a priori, pues son los datos observados los que la determinan. La utilización de estos métodos se hace recomendable cuando no se puede asumir quelos datos se ajusten a una distribución conocida, cuando el nivel de medida empleado no sea, como mínimo, de intervalo. Una prueba estadística no paramétrica está basada en un modelo que especifica solocondiciones muy generales y ninguna a cerca de la forma específica de la distribución de la cual fue obtenida la muestra.
Ventajas:
1. Si el tamaño de la muestra es muy pequeño, puede no haber otraopción que utilizar una prueba estadística no paramétrica.
2. las pruebas no paramétricas típicamente hacen menos suposiciones acerca de los datos y pueden ser más relevantes en una situaciónparticular. Además, las hipótesis probadas por una prueba no paramétrica pueden ser mas adecuadas para la investigación.
3. Los métodos no paramétricos están disponibles para tratar datos que son simplementeclasificatorios o categóricos, es decir, que son medidos en una escala nominal. Ninguna técnica paramétrica se aplica a tales datos.
4. existen pruebas estadísticas no paramétricas que sonadecuadas para tratar muestras obtenidas de observaciones de diferentes poblaciones. Las pruebas paramétricas a menudo no pueden manipular tales datos sin exigirnos hacer suposiciones aparentemente irrealeso requisitos pesados de computación.
5. Las pruebas estadísticas no paramétricas típicamente son mas fáciles de aprender y aplicar que las pruebas paramétricas. Además, su interpretación suele sermás directa que la interpretación de las pruebas paramétricas.




TABLA DE SIGNOS DE WILCOXON
La siguiente tabla muestra la cantidad de artículos vendidos por dos tiendas en un periodo de 10 días....