Metodos No Parametricos

METODOS NO PARAMETRICOS

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 criterios paramétricos. 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.
Las principales pruebas no paramétricas son las siguientes:
• Prueba χ² de Pearson.
• Prueba binomial.
• Prueba de Anderson-Darling.
• Prueba de Cochran.
• Prueba de Cohen kappa.
• Prueba de Fisher.
• Prueba de Friedman.
• Prueba de Kolmogórov-Smirnov.
• Prueba deKruskal-Wallis.
• Prueba de Mann-Whitney.
• Prueba de la mediana
• Coeficiente de correlación de Spearman.
• Prueba de los signos de Wilcoxon.

PRUEBA DE MANN WHITNEY
Si tenemos dos series de valores de una variable continua obtenidas en dos muestras independientes: X1, X2, ... , Xn, Y1, Y2, ... , Ym, procederemos a ordenar conjuntamente todos los valores en sentido creciente, asignándoles surango, corrigiendo con el rango medio los empates. Calculamos luego la suma de rangos para las observaciones de la primera muestra Sx, y la suma de rangos de la segunda muestra Sy. Si los valores de la población de la que se extrajo la muestra aleatoria de X se localizan por debajo de los valores de Y, entonces la muestra de X tendrá probablemente rangos más bajos, lo que se reflejará en un valormenor de Sx del teóricamente probable. Si la menor de las sumas de rangos es excesivamente baja, muy improbable en el caso de que fuera cierta la hipótesis nula, ésta será rechazada

PRUEBA DE KRUSKAL-WALLIS
En estadística, la prueba de Kruskal-Wallis (de William Kruskal y W. Allen Wallis) es un método no paramétrico para probar si un grupo de datos proviene de la misma población.Intuitivamente, es idéntico al ANOVA con los datos reemplazados por categorías. Es una extensión de la prueba de la U de Mann-Whitney para 3 o más grupos.
Ya que es una prueba no paramétrica, la prueba de Kruskal-Wallis no asume normalidad en los datos, en oposición al tradicional ANOVA. Sí asume, bajo la hipótesis nula, que los datos vienen de la misma distribución. Una forma común en que se viola estesupuesto es con datos heterocedásticos.
CARACTERISTICAS
* Se emplea cuando se quieren comparar tres o más poblaciones.
* Es el equivalente a un análisis de varianza de una sola vía.
* Procedimiento paramétrico: Diseño completamente al azar.
* No requiere supuesto de normalidad.
* No requiere supuesto de varianzas iguales (homogeneidad de varianzas)

PRUEBA DE SIGNOS DE WILCOXONLa prueba de los rangos con signo de Wilcoxon es una prueba no paramétrica para comparar la mediana de dos muestras relacionadas y determinar si existen diferencias entre ellas. Se utiliza como alternativa a la prueba t de Student cuando no se puede suponer la normalidad de dichas muestras. Debe su nombre a Frank Wilcoxon, que la publicó en 1945. Se utiliza cuando la variable subyacente escontinua pero no se presupone ningún tipo de distribución particular.
En ocasiones, esta prueba se usa para comparar las diferencias entre dos muestras de datos tomados antes y después del tratamiento, cuyo valor central se espera que sea cero. Las diferencias iguales a cero son eliminadas y el valor absoluto de las desviaciones con respecto al valor central son ordenadas de menor a mayor. A los datosidénticos se les asigna el lugar medio en la serie. La suma de los rangos se hace por separado para los signos positivos y los negativos. S representa la menor de esas dos sumas. Comparamos S con el valor proporcionado por las tablas estadísticas al efecto para determinar si rechazamos o no la hipótesis nula, según el nivel de significación elegido.

PRUEBA DE CHI CUADRADO
Un peldaño esencial...