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Estadística inferencial. Elección de una prueba estadística no paramétrica en investigación científica

Alejandro Ramírez Ríos, Ana María Peña

2020Horizonte de la Ciencia75 citationsDOIOpen Access PDF

Abstract

El propósito del artículo, fue identificar las pruebas no paramétricas no sujetos a una distribución de probabilidad normalizada para el análisis inferencial adecuado de datos provenientes de muestras pequeñas. Mediante la teoría fundamentada se describió su fundamento y uso: 1 muestra (Binomial, Chi-cuadrado, Kolmogorov-Smirnov, de rachas), 2 muestras independientes (Moses, Kolmogorov-Smirnov, rachas de Wald-Holfowitz, U-Mann Whitney), 2 muestras pareadas (De signo, McNemar, Wilcoxon), m muestras no pareadas (Mediana, Kruskal-Wallis, Jonckeere-Terpstra) y m muestras pareadas (Fridman, Q-Cochran, W-Kendall). Se concluye que estas pruebas son valiosas y robustas, la elección está sujeto al diseño, número y escala de medición de las variables.

Topics & Concepts

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