Prueba de bondad de ajuste

PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE
Cuando se realizan investigaciones, es muy común obtener información por medio de una muestra que represente la distribución de datos en una población. Algunasinvestigaciones pueden arrojar resultados que no se distribuyen de una forma “normal”, es decir concentrados cerca de la media. Para estos casos debemos de recurrir a la estadística no paramétrica que seencarga de estudiar las pruebas y modelos cuya distribución no se adapta a los criterios paramétricos.
Algunos estudios producen datos cualitativos, como habilidades o rasgos, que no representan magnitudespero se pueden clasificar en diferentes clases. Las pruebas no paramétricas, también conocidas como “pruebas de bondad de ajuste” sirven para analizar la distribución de estos datos y determinar siexisten diferencias significativas entre los resultados obtenidos y los resultados esperados.
Algunas aplicaciones comunes de las pruebas de bondad de ajuste son la distribución logística, análisisindustriales, etc.
Existen varias pruebas de bondad y ajuste: prueba Chi cuadrado, binomial, de Anderson-Darling, de Fischer, de Fischer, de Kolmogórov-Smirnov, entre muchas otras.
La pruebaChi-cuadrado (X2) mide la divergencia entre la distribución obtenida de una muestra y la distribución que teóricamente debió de haber tenido esa muestra. La prueba se basa en la comparación entre lasfrecuencias observadas (fo) y las frecuencias esperadas (fe). De tal manera que se crean dos hipótesis: la hipótesis nula que establece que no existe una diferencia significativa entre la distribuciónobservada y la esperada (Ho: fo=fe); y la hipótesis alterna que señala que los datos no siguen la distribución supuesta (Ha: fo≠fe).
Si existe una gran diferencia según la significancia (α) entre lafrecuencia observada y la esperada, se crea duda sobre la exactitud de la proporción de la hipótesis. Para saber si dicha diferencia es “grande” o “pequeña” se utiliza el estadístico de prueba que es la...