Unidad 5 Estadistica

5.1 Escala de medición
Son una sucesión de medidas que permiten organizar datos en orden jerárquico. Las escalas de Medición, pueden ser clasificadas de acuerdo a una degradación de las características de las variables. Estas escalas son: Nominales, Ordinales, Intervalares o de Razón. Según pasa de una escala a otra el atributo o la cualidad aumenta. Las Escalas de Medición ofrecen informaciónsobre la clasificación de variable discretas o continúas. Toda vez que dicha clasificación determina la selección de la gráfica adecuada.
Tipos DE Escala Nominal
Esta escala comprende variables categóricas que se identifican por atributos o cualidades. Las variables de este tipo nombran e identifican distintas categorías sin seguir un orden. El concepto nominal sugiere su uso que es etiquetar onombrar. El uso de un número es para identificar. Un número no tiene mayor valor que otro. Un ejemplo son los números de las camisetas de los jugadores de un equipo de béisbol. El número mayor no significa que tiene el mayor atributo que el número menor, es aleatorio o de capricho personal a quien otorga el número. Algunas de estas variables son: el número de seguro social, el sexo, los númerosde teléfono, entre otros.
Escala Ordinal: Las variables de este tipo además de nombrar se considera el asignar un orden a los datos. Esto implica que un número de mayor cantidad tiene un más alto grado de atributo medido en comparación con un número menor, pero la diferencia entre rangos puede no ser igual. Por ejemplo; el nivel socioeconómico, orden de llegada de los corredores, entre otros.Escala Intervalar: Estas variables nombran, ordenan y presentan igualdad de magnitud. En estas variables el cero no significa ausencia de valor y existe una unidad de igualdad entre los valores. Como por ejemplo; la temperatura, las puntuaciones de una prueba, la escala de actitudes, las puntuaciones de IQ, conjuntos de años, entre otros.
Escala de Razón: Estas variables nombran, orden, presentanintervalos iguales y el cero significa ausencia de la característica. Por ejemplo; el ingreso; el cero representaría que no recibe ingreso en virtud de un trabajo, la velocidad; el cero significa ausencia de movimiento. En otras palabras, la escala de razón comienza desde el cero y aumenta en números sucesivos iguales a cantidades del atributo que está siendo medido.

5.2 Métodos estadísticoscontra no paramétricos
Es una rama de la estadística que estudia las pruebas y modelos 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 unadistribución conocida, cuando el nivel de medida empleado no sea, como mínimo, de intervalo.

Los métodos estadísticos no paramétricos suponen que los datos que se analizan siguen una distribución normal (Gaussiana). La validez de esta hipótesis se basa en el teorema central del límite, que postula que la distribución muestral de la media puede ser aproximadamente normal aunque la población dereferencia tenga una distribución muy diferente. La aproximación mejora a medida que el tamaño de la muestra aumenta.

Las principales pruebas no paramétricas son las siguientes:

* Prueba χ² de Pearson
* Prueba binomial
* Prueba de Anderson-Darling
* Prueba de Cochran
* Prueba de Cohen kappa
* Prueba de Fisher
* Prueba de Friedman
* Prueba de Kendall
*Prueba de Kolmogórov-Smirnov
* Prueba de Kruskal-Wallis
* Prueba de Kuiper
* Prueba de Mann-Whitney o prueba de Wilcoxon
* Prueba de McNemar
* Prueba de la mediana
* Prueba de Siegel-Tukey
* Coeficiente de correlación de Spearman
* Tablas de contingencia
* Prueba de Wald-Wolfowitz
* En el teorema central del limitePrueba de los signos de Wilcoxon...