Variado

¿Qué es Prueba no paramétrica?

Las pruebas no paramétricas no asumen acerca de los parámetros de distribución ni se preocupa por el tipo de distribución si no trabajan con simpe ordenación y recuento a los valores de la variable sin importar la distribución.
Las pruebas no paramétricas se deben usar con:
Datos de distribución libre. Si un grupo tiene distribución normal mientras el otro no.Si se trata de datos cuantitativos, ordinales o nominales. Con varianza grande, un grupo con varianza 0 y el otro no. Al trabajar con muestras pequeñas.
Las ventajas de las pruebas no paramétricas sobre las paramétricas, son que las pruebas paramétricas tienen un poder de contraste y pueden analizar interacciones ente variables independientes.
Técnica estadística que no presupone ningunadistribución de probabilidad teórica de la distribución de nuestros datos.
Se denominan pruebas no paramétricas aquellas que no presuponen una distribución de probabilidad para los datos, por ello se conocen también como de distribución libre (distribución free).
En la mayor parte de ellas los resultados estadísticos se derivan únicamente a partir de procedimientos de ordenación y recuento, por lo quesu base lógica es de fácil comprensión.
Cuando trabajamos con muestras pequeñas (n < 10) en las que se desconoce si es válido suponer la normalidad de los datos, conviene utilizar pruebas no paramétricas, al menos para corroborar los resultados obtenidos a partir de la utilización de la teoría basada en la normal.
En estos casos se emplea como parámetro de centralización la mediana, que esaquel punto para el que el valor de X está el 50% de las veces por debajo y el 50% por encima.
Las pruebas no paramétricas  no requieren asumir normalidad de la población y  en su mayoría se basan en el ordenamiento de los datos, la población tiene que ser continua.
El parámetro que se usa para hacer las pruebas estadísticas es la Mediana y no la Media.
Son técnicas estadísticas que no presuponenningún modelo probabilístico teórico.
Son menos potentes que las técnicas paramétricas, aunque tienen la ventaja que se pueden aplicar más fácilmente.

Elección de a prueba no paramétrica

Ventajas de las Pruebas No Paramétricas.

Las pruebas no paramétricas tienen varias ventajas sobre las pruebas paramétricas:

1.- Por lo general, son fáciles de usar y entender.
2.- Eliminan lanecesidad de suposiciones restrictivas de las pruebas paramétricas.
3.- Se pueden usar con muestras pequeñas.
4.- Se pueden usar con datos cualitativos.

Desventajas de las Pruebas No Paramétricas.
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 mayorprobabilidad 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.

¿Qué es una Escala de medición?

La escala de medida de una característica tiene consecuencias en la manera de presentación de la información y el resumen. La escala de medición-grado de precisión de la medida de la característica- también determina los métodos estadísticos que se usan para analizar los datos. Por lo tanto, es importante definir las características por medir. Las escalas de medición más frecuentes son las siguientes:

Escala Nominal.- No poseen propiedades cuantitativas y sirven únicamente para identificar las clases. Los datos empleados con las escalasnominales constan generalmente de la frecuencia de los valores o de la tabulación de número de casos en cada clase, según la variable que se está estudiando. El nivel nominal permite mencionar similitudes y diferencias entre los casos particulares. Los datos evaluados en una escala nominal se llaman también "observaciones cualitativas", debido a que describen la calidad de una persona o cosa...