estadistica no parametrica

En estadística paramétrica se asume que la población de la cual la muestra es extraída es normal o aproximadamente normal (Gaussiana). Esta propiedad es necesaria para que la prueba de hipótesis seaválida. La validez de esta hipótesis se basa en el teorema central del límite, que postula que la distribución muestral de la media puede ser aproximadamente normal aunque la población de referenciatenga una distribución muy diferente. La aproximación mejora a medida que el tamaño de la muestra aumenta.

Sin embargo, en un gran número de casos no se puede determinar la distribución original nila distribución de los estadísticos por lo que en realidad no tenemos parámetros a estimar. Tenemos solo distribuciones que comparar. Esto se llama estadística no paramétrica.

La mayor desventajade la estadística no parametrica es que cuando los supuestos se cumplen es mucho menos poderosa que la estadística parametrica.
Como ya sabemos, la estadística es considerada como el conjunto deprocedimientos utilizados para clasificar, calcular, analizar y resumir los datos obtenidos de manera sistemática.
Dentro de los principales análisis estadísticos que se pueden llevar a cabo, seencuentran las pruebas estadísticas paramétricas (como la regresión lineal) y las pruebas estadísticas no paramétricas.
Estas últimas, objeto del presente estudio, en realidad son poco utilizadas a pesar dela potencia y certeza de sus resultados. Normalmente se utilizan cuando no se dispone de información suficiente de la población de la cual se extrajeron los datos; careciendo entonces de un soportepara la realización de una inferencia con base a una muestra observada.
www.seh-lelha.org/noparame.htm
Introducción
Se denominan pruebas no paramétricas aquellas que no presuponen una distribución deprobabilidad para los datos, por ello se conocen también como de distribución libre (distribution free). En la mayor parte de ellas los resultados estadísticos se derivan únicamente a partir de...