no paramétricas.

no paramétricas.

1. En esta clasificación de las pruebas no paramétricas ocurre una falta de consenso a la hora de agruparlas.

   • Pruebas no parametricas
     • Prueba de Chi-cuadrado de Pearson Es una prueba muy utilizada cuando el investigador quiere analizar la relación entre dos variables que son cuantitativas. También es muy utilizada para evaluar en qué medida los datos recogidos en una variable categórica (distribución empírica) se ajustano no (se parece o no) a una determinada distribución teórica (uniforma, binomial, multinomial, etcétera).
       • Prueba Binomial Esta prueba permite averiguar si una variable dicotómica sigue o no un determinado modelo de probabilidad. Permite contrastar la hipótesis de que la proporción observada de aciertos se ajusta a la proporción teórica de una distribución binomial.
   • Pruebas no paramétricas para dos muestras
     • Prueba de McNemar La prueba de McNemar se utiliza para contrastar hipótesis sobre igualdad de proporciones. Se usa cuando hay una situación en la que las medidas de cada sujeto se repiten. Así, la respuesta de cada uno de ellos se obtiene dos veces: una vez antes y otra después de un evento específico.
       • Prueba de los Signos Permite contrastar la hipótesis de igualdad entre dos medianas poblacionales. Se puede utilizar para saber si una variable tiende a ser mayor que otra. También para probar la tendencia que siguen una serie de variables positivas.

2. Las pruebas o técnicas no paramétricas engloban una serie de pruebas estadísticas que tienen en común la ausencia de asunciones acerca de la ley de probabilidad que sigue la población de la que ha sido extraída la muestra. Así, estas técnicas se aplican cuando no sabemos si la población de la cual se extrae la muestra es normal o aproximadamente normal.

3. Estas técnicas no paramétricas se utilizan con frecuencia, puesto que existen muchas variables que no siguen las condiciones de parametricidad. Estas son: el uso de variables cuantitativas continuas, distribución normal de las muestras, varianzas similares y muestras balanceadas.

4. Cuando estos requisitos previos no se cumplen o hay serias dudas de que se cumplan, se usan las pruebas no paramétricas o de distribución libre. Así, las pruebas no paramétricas reúnen las siguientes características:

   • *Se utilizan mucho menos de lo que sería recomendable (son menos conocidas por los investigadores). *Son aplicables a los datos jerarquizados. *Se pueden usar cuando dos series de observaciones provienen de distintas poblaciones (poblaciones en las que no se distribuye igual la variable). *Son la única alternativa realista cuando el tamaño de muestra es pequeño.