estadistica no parametrica

CAPÍTULO 2
Estadística no paramétrica
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La estadística no paramétrica es una rama de la estadística que estudia las pruebas ymodelos 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 que los datos se ajusten a una distribución conocida, cuando el nivel de medida empleado no sea, como mínimo, deintervalo.

Prueba de Kruskal-Wallis
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En estadística, la prueba de Kruskal-Wallis (de William Kruskal y W. Allen Wallis) es un método noparamétrico 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 deMann-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 hipótesisnula, que los datos vienen de la misma distribución. Una forma común en que se viola este supuesto es con datos heterocedásticos.
Método[editar]
1. El estadístico está dado por: , donde:
o es elnúmero de observaciones en el grupo
o es el rango (entre todas las observaciones) de la observación en el grupo
o es el número total de observaciones entre todos los grupos
o ,
o es elpromedio de .
Note que el denominador de la expresión para es exactamente . Luego .
2. Se puede realizar una corrección para los valores repetidos dividiendo por , donde es el número de grupos dediferentes rangos repetidos, y es el número de observaciones repetidas dentro del grupo que tiene observaciones repetidas para un determinado valor. Esta corrección hace cambiar a muy poco al...