Estadistica parametrica

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INTRODUCCIÓN

INTRODUCCIÓN

Para profundizar en el tema debemos comenzar mencionando que la estadística paramétrica o sistema paramétrico, comprende procedimientos estadísticos que están basados en distribución de datos reales, es decir, se utiliza un número finito de parámetros, un ejemplo claro es si conocemos que la altura de las personas sigue una distribución normal para luego poderestimar su media y su desviación típica.

Ahora bien los procedimientos paramétricos (para ser aplicados), necesitan conocer la forma de distribución para las mediciones resultantes de la población estudiada. Esto quiere decir que se necesita una escala de intervalos, datos que deben tener un orden y una numeración, pero si desconocemos totalmente la distribución es entonces cuando se debenutilizar o aplicar un tes no paramétrico que nos ayude a conocer la distribución empleada.

De acuerdo a lo expuesto anteriormente es ahí cuando acudimos a esta rama de la estadística y por ello que se trabajo desarrollando en forma principal los métodos de 5 personajes que dedicaron su tiempo estudiando los métodos no paramétricos, ellos son:

* Mann Whitney
* Wald Wolfowttz
* Wilcoxon* Kruskal Wallis.
* Friendman.

La mayor parte de las técnicas que se estudiaran hacen suposiciones sobre la composición de los datos de la población, ya que son utiles para se aplicadas las técnicas mnecinadas anteriormente.

También no se puede debe dejar de mencionar que la tarea de decidir por cual de todas ellas guiarse al momento de requerirlas es simplemente del investigadorya que para que una de las pruebas arroje resultados fiables se debe tomar en cuenta que existen diversas hipótesis necesarias que deben cumplir nuestros datos.

PRUEBAS PARAMETRICAS O CONTRASTES PARAMETRICOS

Las pruebas paramétricas son técnicas estadísticas más frecuentemente utilizadas por analistas e investigadores en todo tipo áreas científicas, pero su utilidad se ve reducida,fundamentalmente, por dos razones:

1. Por un lado, exigen el cumplimiento de algunos supuestos que en ocasiones pueden resultar demasiado exigentes.
2. Por otro, lado obligan a trabajar con unos niveles de medida que, especialmente en las ciencias sociales y de la salud, no siempre resulta fácil alcanzar.

Todos estos análisis paramétricos coinciden en una serie de características:

•Permiten contrastar hipótesis referidas a algún parámetro (μ, σ2, ρ, β, etc.).

• Exigen el cumplimiento de determinados supuestos sobre las poblaciones originales de las que se extraen los datos.

• Analizan datos obtenidos con una escala de medida de intervalo o razón.

Estas tres características combinadas permiten agrupar estos procedimientos estadísticos en una gran familia de técnicas deanálisis denominada contrastes paramétricos (o pruebas paramétricas, en terminología afín a la del SPSS).

Afortunadamente, los contrastes paramétricos no son los únicos disponibles, también existen las pruebas no paramétricas que es el tema que abarcaremos a continuación.

Cuando no se da el supuesto de la normalidad se tienen dos alternativas, una de ellas es aproximar los valores de los datosa una distribución normal para la cual hay una serie de métodos, y la segunda alternativa es emplear los métodos de la estadística no paramétrica

ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA: Son procedimientos estadísticos para prueba de hipótesis que no requieren de la suposición de la normalidad de la población de la cual fue extraída la muestra y se pueden aplicar a datos de tipo cuantitativo ycualitativo, es decir, métodos que no suponen nada acerca de la distribución población muestreada por eso también a los métodos de la estadística no paramétrica se le llama de distribución libre. Y son excelentes cuando los tamaños muestrales son pequeños, asimismo estos métodos se basan en el análisis de los rangos de los datos que en las propias observaciones.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS ESTADISTICA NO...
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