14 ESTADISTICA No Parametrica 1

BIOESTADISTICA MH
Estadística No
Paramétrica
TATIANA BURGA G.

WILVER RODRIGUEZ

• La Inferencia Estadística
(Paramétrica):
Requiere que la población en estudio
se aproxime a la distribución normal.
Caso contrario la potencialidad de
estos procedimientos disminuye.
Es aquí cuando tenemos una
alternativa “Estadística No
Paramétrica”

• Ventajas de Métodos No
Paramétricos
- No incorporansupuestos.
- No requiere que las poblaciones
se distribuyan normalmente.
- Tienen una escala de medida que
no es posible realizar operaciones
matemáticas.

El uso de rangos permiten menor
error
(es un número
asignado a una observación
teniendo en cuenta su importancia
jerárquica con respecto a los demás
datos)

Prueba de McNemar
• Para la significación de los cambios y es
apropiada para diseñoAntes-Después de haber
aplicado un tratamiento o procedimiento
experimental.
• Aplicada en escalas nominal y ordinal.
• En cada unidad de análisis se obtiene un
resultado dicotómico + ó – ( la gente sirve como
su propio control)
Después

Antes

-

+

+

a

b

-

c

d

X2 =( /a- d/ – 1)2 ; X2 con 1gl
a+d

Ejemplo:
Se administran dos procedimientos diferentes de
diagnostico a un grupo de 38 pacientes paradeterminar la presencia o ausencia de una
enfermedad particular. Contrastar la hipótesis de que
las proporciones poblacionales de positivos de cada
Segundo
procedimiento son iguales:
procedimiento

Primer
procedimient
o

Paso 1:
H 0: л1 = л

2

H 1: л1 ≠ л

2

Paso 2:

-

+

+

3

20

-

8

7

(La proporción de positivos del 1er procedimiento
no difieren del 2do)
(Ambas proporciones difieren)Paso 3:
Regla de decisión: X2 Tabla=X2 1,0.05 = 3.841
Paso 4: X2 =( /3- 7/ – 1)2 = 0.9
3+7
Paso 5: X2 =0.9 < X2 Tabla=3.841 no rechazo Ho
Paso 6:
Existe evidencia estadística para concluir que la
proporción de positivos del 1er procedimiento no difieren del 2do,
con un 95% de confianza.

Comparació
n de
Medidas:
• Datos apareados:
Wilcoxon

Prueba de
Wilcoxon
“Prueba de rangos señalados y paresigualados “
• Considera la magnitud como la dirección de
las diferencias permitiendo conocer:
- Cual de las dos muestras es “mayor”,
indicándonos el signo de la diferencia.
-Clasificar las diferencias absolutas por
orden de tamaño ”mayor que”, como las
diferencias entre pares

Ejemplo 1
Un psicólogo infantil desea comprobar si la
asistencia al jardín de niños tienen algún efecto
en cuanto a lacapacidad de percepción social de
los niños.
Seleccionó 8 pares de gemelos idénticos y al azar
asigna un gemelo de cada par al jardín y el otro
permanece en casa.
Al termino del plazo considerado se da a los 16
gemelos la prueba de percepción social.

Paso 1:
H0: La suma de los rangos positivos es igual a la suma de los
rangos
negativos.(La capacidad de percepción social de los niños de
casa y
los deljardín no difieren)…Diferencia de Medianas es cero
H1: La suma de los rangos positivos es diferente a la suma de los
rangos
negativos.(La capacidad de percepción social de los niños de
casa y

Paso 2: α=0.05
Paso 3:
Regla de decisión: Texp ≤ Ttab Rechazo
H0
Rango signos
d
Rango d
menos
Ttab = 4   Jardín Casa
frecuentes
Paso 4:
 
1
82
63
19
7
 

2

69

42

27

8

3

73

74

-1

1

1

4

43

37

64

 

5

58

51

7

5

 

6

56

43

13

6

 

7

76

80

-4

3

3

8

85

82

3

2

 

Paso 5:

Texp =4

Texp =4 ≤ Ttab = 4 rechazo Ho
Paso 6:
Existe evidencia estadística para afirmar que la
capacidad

Ejemplo 2
Se desea saber si los sistemas de enseñanza: Sistema
de Instrucción Personalizada SIP y el Sistema
Convencional de Enseñanza SCE presentan diferencias.
Se forman 8 pares de estudiantesde nivel primario en
base a sus coeficientes intelectuales:
Paso 1:
H0: Los métodos del sistema de instrucción personalizada y el
sistema convencional de enseñanza no difieren
H1: Los métodos del sistema de instrucción personalizada y el
sistema convencional de enseñanza difieren
Paso 2: α=0.05
Paso 3:
Regla de decisión: Texp ≤ Ttab Rechazo H0
n=8 , Ttab = 4

Paso 4:

Rango signos
menos...