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

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, Ch...

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Published inHorizonte de la Ciencia Vol. 10; no. 19; pp. 191 - 208
Main Authors Polack, Ana, Ramírez Ríos, Alejandro
Format Journal Article
LanguageEnglish
Spanish
Published Universidad Nacional del Centro del Perú 01.07.2020
Subjects
Estadística no paramétrica
investigación científica
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Summary: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.
ISSN:2304-4330
2413-936X
2413-936X
DOI:10.26490/uncp.horizonteciencia.2020.19.597