matematicas

1.- ¿Qué distingue a las pruebas paramétricas de las no paramétricas? Explique y proporcione algunos ejemplos.
PRUEBAS
PARAMÉTRICAS
NO PARAMETRICAS
DESCRIPCIÓN
Su cálculo implica una estimación de los parámetros de la población con base en muestras estadísticas. Mientras más grande sea la muestra más exacta será la estimación.
Nos permiten analizar datos en escala nominal u ordinal a pesarde que no se conozcan los parámetros de una población, utilizada para hacer un contraste de hipótesis.
VENTAJAS
Más poder de eficiencia.
Más sensibles a los rasgos de los datos recolectados.
Menos posibilidad de errores.
Robustas (dan estimaciones probabilísticas bastante exactas)
Cuando los datos puntualizan a las escalas nominal u ordinal.
Se utiliza solo la frecuencia.Poblaciones pequeñas.
Cuando se desconocen los parámetros media, moda, etc.
Cuando los datos son independientes.
Cuando se quiere contrastar o comparar hipótesis.
Investigaciones de tipo social. (Muestras pequeñas no representativas >5).
Cuando se requiere de establecer el nivel de confianza o significatividad en las diferencias.
Cuando la muestra es seleccionada no probabilísticamente.EJEMPLOS
Prueba del valor Z de la distribución normal
Prueba de T de Student para datos relacionados, para datos no relacionados y para muestras independientes con varianzas no homogéneas
Prueba de la F o ANOVA.
Prueba de ji cuadrada de Bartlett para demostrar la homogeneidad de varianzas
NOMINAL
ORDINAL


Leyes de la probabilidad y prueba binomial
Prueba ji2 de Pearson para una muestraPrueba ji2 de Pearson para dos y más muestras independientes
Prueba de bondad del ajuste mediante ji2
Prueba ji2 de proporciones para tres o más muestras independientes
Prueba de probabilidad exacta de Fischer y Yates
Prueba de McNemar para muestras dependientes
Prueba Q de Cochran para tres o más muestras dependientes
Análisis secuencial.
Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
Pruebade U Mann-Whitney para dos muestras independientes
Prueba de Wilcoxon de rangos señalados y pares igualados para dos muestras dependientes
Análisis de varianza de una entrada de Kruskal-Wallis para más de dos muestras independientes
Análisis de varianza de doble entrada por rangos de Friedman para más de dos muestras dependientes.

2.- Son preferibles las pruebas paramétricas o las noparamétricas? Explique
Como se mencionan las diferencias en el cuadro comparativo ambas muestras son utilizadas en diferentes ocasiones, dependiendo de tu muestra y de tu investigación es el tipo de prueba que debes utilizar, ambas son buenas.

3.- ¿Cuándo podríamos utilizar una prueba no paramétrica? Ponga un ejemplo: R= (ver las ventajas de la tabla).
Ejemplo: Un investigador quiere comparar si haydiferencias en la cantidad de cigarros fumados por causa del estrés en personas que trabajan.
Hipótesis alterna (Ha). Habrá diferencia significativa entre la cantidad de cigarros fumados por causa del estrés en personas que trabajan.
Hipótesis nula (Ho). No Habrá diferencia significativa entre la cantidad de cigarros fumados por causa del estrés en personas que trabajan.4.- ¿En que condiciones podríamos utilizar la prueba de rangos con signo de Wilcoxon?
Se aplica en mediciones en escala ordinal para muestras dependientes.
Es aplicable a muestras pequeñas, siempre y cuando sean mayores que 6 y menores que 25.
Las muestras grandes deben ser mayores a 25 y éste se debe transformar en valor de Z, para conocer la probabilidad de que aquella sea ono significativa.

5.- Compare la prueba de rangos con signo de Wilcoxon, con la prueba de los signos y con la prueba T para grupos correlacionados, en lo que se refiere a potencia. Explique cualquier diferencia que exista entre ellas.

Prueba
Rangos de Wilcoxon
Prueba de los signos
Prueba T
Cuando se utiliza
Toma en cuenta la magnitud y dirección de las diferencias. La Ho como la...