Estadística No Parametrica

Temario
5.1 Escala de medición……………………………………….………. 3

5.2 Métodos estadísticos contra no Paramétricos……….……….4

5.3 Prueba de corridas para aleatoriedad………………….……….7

5.4 Una muestra: prueba de signos………………………….……....8

5.5 Una muestra: prueba de Wilcoxon………………………..……..12

5.6 Dos muestras: prueba de Mann-Whitney…………………..…..18

5.7 Observaciones pareadas: prueba de signos…………………..265.8 Observaciones pareadas: prueba de Wilcoxon……………….31

5.9 Varias muestras independientes: prueba de
Krauskal-Wallis……………………………………………………..35



5.1 Escala de medición; (primer autor kazmier 1998)
Escala de tiempo en la escala nominal, los números solo se usan para identificar categorías. No representan ningún monto o cantidad propiamente dichos.
Ejemplo 1. Si cuatro regionesde ventas se numeran del 1 al 4 únicamente como número de identificación general, en ello está implicada la escala nominal, puesto que los números sirven sencillamente como nombres de categorías.
En la escala ordinal, los números representan rangos o jerarquías. Indican magnitud relativa, aunque las diferencias entre los rangos no se asumen como iguales.
Ejemplo 2. Un analista de inversiónclasifica cinco emisiones accionarias del 1 al 5 en términos de potencial de apreciación. La diferencia entre las emisiones clasificadas como 1 y 2 no sería generalmente la misma que, digamos, la diferencia entre las emisiones clasificadas como 3 y 4.
En la escala de intervalo se representan medidas que son diferencias entre valores. Sin embargo, el punto cero es arbitrario, y no se trata de un cero“absoluto”. Por lo tanto, los números no pueden compararse usando razones.
Ejemplo 3. En las escalas de temperatura ya sea Fahrenheit o Celsius, una diferencia de 5°, de 70°F a 75°F por ejemplo. Es el mismo monto de diferencia en temperatura de 80°F a 58°F. Sin embargo, no podemos decir que 60°F sea dos veces más caliente que 30°F, porque el puto 0°F no es un punto cero absoluto (ausenciaabsoluta de calor).
En la escala de razón si existe un punto cero real, y en consecuencias las medidas pueden compararse en forma de razones.
Ejemplo 4. Además de ser cierto que una diferencias en valor de inventario de $5000 es el mismo monto de diferencia entre, por decir algo, $ 50000y $55000 o entre $60000 y $65000, también lo es que un valor de inventario de $100000 es dos veces más grande queun valor de inventario de $50000.

5.1Escala de medición (segundo autor Berenson, 1993)
Los procedimientos clásicos o paramétricos tienen tres características distintivas. Primera los procedimientos clásicos necesitan alcanzar un nivel “bastante complejo” de medición de datos recopilados. Esos niveles de medición se conocen como escala de intervalo o escala de proporción. Por tanto para aplicarlos procedimientos clásicos, los datos no se pueden lograr con solo clasificar las observaciones en diversas categorías distintas (escala nominal) como SI, NO, NO ESTA SEGURO, ni tampoco pueden alcanzar los datos con solo darles rangos a las observaciones (escala ordinal) con base en algún esquema como del mas alto al más bajo.

5.2 Métodos estadísticos paramétricos contra no paramétricos(primer autor kazmier, 1998)
El punto focal del análisis paramétrico es algún parámetro de la población en relación con el cual la estadística de muestreo sigue una distribución conocida, con medidas tomadas en la escala de intervalo o razón. Cuando no se cumplen uno o más de estos requisitos o supuestos pueden usarse los así llamados métodos no paramétricos. A estos métodos se les conoce tambiéncomo métodos libres de distribución, con lo que se enfatiza en particular el hecho de que no se conoce la distribución de la estadística de muestreo.
Las pruebas no paramétricas suelen emplearse en conjunto de muestras pequeñas, respecto de las cuales es imposible apelar al teorema central del límite.
Las pruebas no paramétricas pueden dirigirse a hipótesis referentes a la forma, dispersión o...