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ESTADISTICAS NO PARAMETRICAS
INTRODUCCION

La estadística es una disciplina que proporciona principios y herramientas para emitir juicios sobre información basada en datos obtenidos para propósitos específicos. Existe la estadística paramétrica y la estadística no paramétrica. Las técnicas estadísticas de estimación de parámetros, intervalos de confianza y prueba de hipótesis son, enconjunto, denominadas estadística parametrica y son aplicadas básicamente a variables continuas. Estas técnicas se basan en especificar una forma de distribución de la variable aleatoria y de los estadísticos derivados de los datos. En estadística parametrica se asume que la población de la cual la muestra es extraída es normal o aproximadamente normal. Esta propiedad es necesaria para que la prueba dehipótesis sea válida. Sin embargo, en un gran número de casos no se puede determinar la distribución original ni la distribución de los estadísticos por lo que en realidad no tenemos parámetros a estimar. Tenemos solo distribuciones que comparar. Esto se llama Estadística No Parametrica. En la estadística no parametrica los métodos que se ven son escala de medición, pruebas de corridas paraaleatoriedad, prueba de los signos, la prueba de wilcoxon, la prueba de mann-whitney (dos muestras independientes), y la prueba de kruskal – wallis (varias pruebas independientes).

4.1 ESCALAS DE MEDICION
Definición de cuatro tipos de escalas de medición en términos de la precisión representada por los valores reportados.

Nominal: Una variable esta medida en escala nominal cuando se utilizannombres para establecer categorías. Para distinguir los agrupamientos se símbolos, letras e incluso números, aunque estos últimos solo cumplen una función de carácter simbólico y no numérico. Los cálculos matemáticos no tendrían sentido.
Ejemplo: el estado de una persona para determinada enfermedad se puede clasificar como “sano” o “enfermo”, o bien como “1” o “2”. Adicionalmente se puedemencionar que no tienen mayor jerarquía una que las otras.

Ordinales: en este nivel también se definen diferentes categorías, pero además de mostrar un ordenamiento existe una relaciion “de mayor” o “menor que” entre ellas. Las etiquetas, símbolos o números asignados si indican jerarquía, aunque no es posible conocer la magnitud de la diferencia en cada una de las categorías.
Ejemplo: en un graficojerárquico el presidente (10) es más que el director (8) y así sucesivamente, aunque no se pueda precisar cuánto entre cada una de ellas.

Intervalo: esta escala mide las variables de manera numérica. Los números de esta escala permiten establecer distancia entre dos individuos y las operaciones aritméticas de suma y resta son perfectamente realizables y significativos, no así lamultiplicación y división.
En la escala de intervalo el cero es un valor que no indica ausencia de la característica o variable medida, y es colocada arbitrariamente en algún lugar de la escala.
Ejemplo. En las escalas de temperatura ya sea Fahrenheit o Celsius, una diferencia de 5o de 70oF a 75oF por ejemplo, es el mismo monto de diferencia en temperatura de 80oF a 85oF Sin embargo, no podemos decir que60oF sea dos veces más caliente que 30oF, porque el punto 0oF no es un punto cero absoluto (ausencia absoluta de calor).

Razones: Es la escala más fuerte, dado que usa un sistema numérico en el que el cero es un valor que indica ausencia de la característica que se está midiendo. La diferencia entre dos valores es importante y de magnitud definida.
Ejemplo: El valor de cero pesos en ingresos deuna tienda puede interpretarse de manera lógica que no han producido ventas. De la misma manera un artículo que pesa 60kg tiene el doble de peso de 30kg.

4.2 METODOS ESTADISTICOS NO PARAMETRICOS vs PARAMETRICOS
La mayoría de los métodos estadísticos descritos en este libro se llaman métodos paramétricos. El punto focal del análisis paramétrico es algún parámetro de la población en relación...