estadistica no parametrica

TITULO: ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA: MÉTODOS Y APLICACIONES
AUTORES: Edna Cristina Penagos Preciado, Francisco Ballén, Wendy Nayibe Serrato Guzmán, Fredy Andrés Velásquez Huertas, Edward Yesid Torres.

RESUMEN: los métodos de estadística no paramétrica son prácticas utilizadas en estadística que no condiciona los parámetros de la población de la que se sacó la muestra, las suposiciones sonpocas, presenta ventajas como: los datos disponibles se encuentran en escala ordinal y nominal, la distribución muestreada no es la requerida por un método paramétrico, entre otras, así mismo tiene algunas desventajas, como lo son: que se requiere un nivel de significancia y en algunos casos no es posible obtenerlo con las pruebas no paramétricas, entre otras. La medición puede hacerse en escala:nominal, ordinal o de rango, intervalo, razón.
PALABRAS CLAVE: estadística, no paramétrica, medición, Teoría Wilcoxon, técnica Fisher.

TITLE: NON-PARAMETRIC STATISTICS: METHODS AND APPLICATIONS

ABSTRACT: non-parametric statistical methods are used in statistics that not determines the parameters of the population which the sample was taken, assumptions are few presents advantages asavailable data are nominal, ordinal scale sampled distribution is not required by one parametric method, among others, also has some disadvantages,: a level of significance is required and in some cases it is not possible to get it with the non-parametric tests, among others. The measurement can be done on a scale: nominal, ordinal or range, range, reason.
KEY WORDS: statistics, parametric, measurement,theory Wilcoxon, Fisher technique.


INTRODUCCIÓN

En muchas ocasiones no se puede determinar la distribución original ni la distribución de los estadísticos por lo que en realidad no tenemos un parámetro a estimar, sólo tenemos distribuciones que comparar. En estos casos empleamos la estadística no paramétrica .
Los métodos estadísticos no paramétricos hacen referencia a aquellos querequieren muy pocos o muy débiles supuestos acerca de las distribuciones muéstrales como continuidad o simetría de F (Corzo, 2005). Estos métodos son de gran utilidad y tienen ventajas sobre los métodos paramétricos, además es aconsejable su uso cuando la muestra es menor a once casos o cuando no cumplan con las exigencias de la pruebas paramétricas (Vegas, 1997).
Según Murray (1991), la estadística noparamétrica puede ser utilizada como una forma directa de solucionar el problema de falta de normalidad (La variable respuesta sigue una distribución normal). Son aplicadas básicamente a variables continuas. Estas técnicas se basan en especificar una forma supuesta o conocida de la distribución de la variable aleatoria y de los estadísticos derivados de los datos, también, ser usados paraanalizar datos de tipo cualitativo, ya sean ordinales o jerarquizados o nominales, así como también para datos cuantitativos, mientras que los métodos parametritos solo pueden usarse para datos cuantitativos.
Partiendo de la base de que algunos contrastes de hipótesis dependen del supuesto de normalidad, muchos de estos contrastes siguen siendo aproximadamente válidos cuando se aplican a muestras muygrandes, incluso si la distribución de la población no es normal (Berenson 1996). Sin embargo, muchas veces se da también el caso de que, en aplicaciones prácticas, dicho supuesto de normalidad no sea sostenible. Lo deseable entonces será buscar la inferencia en contrastes que sean válidos bajo un amplio rango de distribuciones de la población. Tales contrastes se denominan no paramétricos.

MARCOTEÓRICO
Se han realizado muchas investigaciones, tal como lo hizo Arbuthnot, quien en 1710 realizó el primer trabajo que denominó, “sabiduría de la providencia divina”, con esta investigación quería observar las proporciones de nacimientos de hombres y mujeres en la época (Corzo, 2005), pero solo a partir de los años treinta del siglo XX en donde se descubrieron que las pruebas de rangos...