Tests Estadísticos

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Description

Pruebas estadisticas no parametricas y parametricas

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Tests Estadísticos
  1. No Paramétrico
    1. Prueba de McNemar
      1. Test de Chi al cuadrado
        1. Prueba de F
          1. Prueba de Kolmogorov-Smirnov
            1. Prueba exacta de Fisher (p.- 5%)
              1. Prueba Binominal
              2. Paramétrico
                1. Del valor Z de la distribución normal
                  1. Prueba T de Student para datos relacionados
                    1. Prueba T de Student para datos no relacionados
                      1. Prueba T de Student-Welch
                        1. Prueba de ji cuadrada de Bartlett
                          1. Prueba F (análisis de varianza o ANOVA).
                          2. Las pruebas no paramétricas tienen varias ventajas sobre las pruebas paramétricas:
                            1. Ventajas
                              1. Son fáciles de usar y entender
                                1. Eliminan la necesidad de suposiciones restrictivas de las pruebas paramétricas
                                  1. Se pueden usar con muestras pequeñas
                                    1. Se pueden usar con datos cualitativos.
                                    2. Desventajas
                                      1. A veces, ignoran, desperdician o pierden información
                                        1. No son tan eficientes como las paramétricas
                                          1. Llevan a una mayor probabilidad de no rechazar una hipótesis nula falsa
                                          2. Ejemplo
                                            1. PRUEBA DE WILCOXON
                                              1. La salud mental de la población activa de sujetos de 60 años tiene una mediana de 80 en una prueba de desajuste emocional (X). Un psicólogo cree que tras el retiro (jubilación) esta población sufre desajustes emocionales. Con el fin de verificarlo, selecciona al azar una muestra de sujetos retirados, les pasa la prueba de desajuste y se obtienen los siguientes resultados: X: 69,70,75,79,83,86,88,89,90,93,96,97,98,99
                                                1. ¿Se puede concluir, con un nivel de significación de 0,05, que tras el retiro aumenta el promedio de desajuste emocional?
                                                  1. 1.- H0: M " 80 La población no incrementa su promedio de desajuste. H1: M > 80 La población aumenta su nivel de desajuste tras el retiro.
                                                    1. 2.- Suponemos que la muestra es aleatoria, la variable es continua y el nivel de medida de intervalo.
                                                      1. 3.- Aunque la muestra es pequeña usemos los dos estadísticos: • Averigüemos Di = X - 80 y ordenemos las | Di |: Di = -11, -10, -5, -1, +3, +6, +8, +9, +10, +13, +16, +17, +18, +19 Oi = 9, 7,5, 3 , 1, 2, 5, 6, 7,5, 10, 11, 12, 13, 14 W= "Oi = 9+7,5+3+1 = 20,5 (20,5 + 0,5) - (14)(15)/4 21 - 52,5 • Z = ---------------------------------- = --------------- = -1,98 "(14)(15)(28 + 1)/24 15,93
                                                        1. 4.- Puesto que = 0,05: • W14,0,05 = 26 > 20,5, por lo que rechazamos H0. • Z0.05 = -1,64 > -1,98, por lo que se rechaza H0. Hay evidencia suficiente para concluir que tras el retiro, aumenta el nivel de desajuste, medido por X.
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