ESTADISTICA




































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INDICE














INTRODUCCIÓN



En el ámbito de las Ciencias Sociales es habitual el uso de pruebas no paramétricas puesto que existen muchas variables que no siguen lascondiciones de parametricidad. Dichas condiciones se refieren al uso de variables cuantitativas continuas, distribución normal de las muestras, varianzas similares y tamaño de las muestras, mayor a 30 casos. Estos criterios se recogen ampliamente en Rubio y Berlanga (2012). En caso de que no se cumplan estos requisitos, y sobre todo cuando la normalidad de las distribuciones de lavariable en estudio esté en duda y el tamaño de la muestra sea menor a 30 casos, el empleo de las pruebas no paramétricas o de distribución libre está indicado.

Las pruebas no paramétricas reúnen las siguientes características: 1) son más fáciles de aplicar; 2) son aplicables a los datos jerarquizados; 3) se pueden usar cuando dos series de observaciones provienen de distintaspoblaciones; 4) son la única alternativa cuando el tamaño de muestra es pequeño y 5) son útiles a un nivel de significancia previamente especificado.







¿Porqué los administradores deben tener conocimientos sobre estadística no paramétrica?
La respuesta a esta pregunta es muy sencilla; las pruebas de ji cuadrada son pruebas no paramétricas. Tanto la prueba de la tabla de contingencia comola de bondad de ajuste analizan datos nominales u ordinales. Estas pruebas, se usan ampliamente en las aplicaciones de negocios, lo que demuestra la importancia de la habilidad para manejar datos categóricos o jerarquizados además de los cuantitativos.
Existen otras muchas pruebas estadísticas diseñadas para situaciones en las que no se cumplen las suposiciones críticas o que involucran datoscuantitativos o categóricos. Los analistas que manejan estos datos deben familiarizarse con libros que abordan tales pruebas, conocidas comúnmente como pruebas estadísticas no paramétricas. Se presentarán aquí unas cuantas de las pruebas no paramétricas que más se usan.
¿Qué ocurre con las pruebas no paramétricas frente a las que sí lo son?
Las pruebas no paramétricas no necesitan suposicionesrespecto a la composición de los datos poblacionales. Las pruebas no paramétricas son de uso común:
1. Cuando no se cumplen las suposiciones requeridas por otras técnicas usadas, por lo general llamadas pruebas paramétricas.
2. Cuando es necesario usar un tamaño de muestra pequeño y no es posible verificar que se cumplan ciertas suposiciones clave.
3. Cuando se necesita convertir datos cualitativosa información útil para la toma de decisiones.
Existen muchos casos en los que se recogen datos medidos en una escala nominal u ordinal. Muchas aplicaciones de negocios involucran opiniones o sentimientos y esos datos se usan de manera cualitativa.
Las pruebas no paramétricas tienen varias ventajas sobre las pruebas paramétricas:
1. Por lo general, son fáciles de usar y entender.
2. Eliminanla necesidad de suposiciones restrictivas de las pruebas paramétricas.
3. Se pueden usar con muestras pequeñas.
4. Se pueden usar con datos cualitativos.

También las pruebas no paramétricas tienen desventajas:
1. A veces, ignoran, desperdician o pierden información.
2. No son tan eficientes como las paramétricas.
3. Llevan a una mayor probabilidad de no rechazar una hipótesis nula falsa(incurriendo en un error de tipo II).
Las pruebas no paramétricas son pruebas estadísticas que no hacen suposiciones sobre la constitución de los datos de la población.
Por lo general, las pruebas paramétricas son más poderosas que las pruebas no paramétricas y deben usarse siempre que sea posible. Es importante observar, que aunque las pruebas no paramétricas no hacen suposiciones sobre la...