Prueba no paramétrica para dos muestras independientes
Descripción del Articulo
Se presenta un nuevo test no paramétrico para dos muestras independientes el cual utiliza todas las diferencias posibles entre las observaciones de ambas empleándose el método de Wilcoxon sin suprimir las observaciones empatadas. Esta prueba residía ser adecuada para muestras pequeñas (n-5) y es muy...
| Autores: | , , |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2007 |
| Institución: | Universidad Nacional de Ingeniería |
| Repositorio: | UNI-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/13970 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.14076/13970 https://doi.org/10.21754/tecnia.v17i1.384 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Prueba de Wilcoxon Observaciones empatadas Corrección por continuidad Distribución normal |
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Nonparametric test for two independent samples |
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Camero Jiménez, José William Huamanchumo De la Cuba, Luis Emilio |
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Prueba de Wilcoxon Observaciones empatadas Corrección por continuidad Distribución normal |
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Se presenta un nuevo test no paramétrico para dos muestras independientes el cual utiliza todas las diferencias posibles entre las observaciones de ambas empleándose el método de Wilcoxon sin suprimir las observaciones empatadas. Esta prueba residía ser adecuada para muestras pequeñas (n-5) y es muy sensible para detectar diferencias significativas entre las poblaciones de donde se tomaron éstas. Lo más importante de esta prueba radica en que es capaz de encontrar diferencias significativas cuando cada muestra tiene todas sus observaciones iguales (S_1^2 = S_2^2 = 0), problema que no supera la prueba t-Student ni la prueba de Mann-Whitney debido a la corrección por empates. |
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Lo más importante de esta prueba radica en que es capaz de encontrar diferencias significativas cuando cada muestra tiene todas sus observaciones iguales (S_1^2 = S_2^2 = 0), problema que no supera la prueba t-Student ni la prueba de Mann-Whitney debido a la corrección por empates.This paper presents a new nonparametric test for two independent samples. It has been decided to make the inference, using all the possible differences between the comments of the two samples, and has used the Wilcoxon method for treatment, but with a different attitude when faced with a couple of comments that did not numerically presents difference, it not removed from the analysis. This test proves to be suitable from small samples (n-5) and is very sensitive to detect significant differences between the populations from which the samples were taken. The most important thing in this test, it is also able to check when each sample has all his remarks equals (S_1^2 = S_2^2 = 0), aproblem which does not exceed t-Student test or Mann-Whitney test due to the correction for draws.Submitted by Quispe Rabanal Flavio (flaviofime@hotmail.com) on 2018-09-22T00:35:31Z No. of bitstreams: 1 TECNIA_Vol.17-n1-Art. 3.pdf: 10328452 bytes, checksum: 7dc7bb488280ca1be60d0e09ec7be9ad (MD5)Made available in DSpace on 2018-09-22T00:35:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TECNIA_Vol.17-n1-Art. 3.pdf: 10328452 bytes, checksum: 7dc7bb488280ca1be60d0e09ec7be9ad (MD5) Previous issue date: 2007-06-01Revisión por paresapplication/pdfspaUniversidad Nacional de IngenieríaVolumen;17Número;1http://revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/384info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional de IngenieríaRepositorio Institucional - UNIreponame:UNI-Tesisinstname:Universidad Nacional de Ingenieríainstacron:UNIPrueba de WilcoxonObservaciones empatadasCorrección por continuidadDistribución normalPrueba no paramétrica para dos muestras independientesNonparametric test for two independent samplesinfo:eu-repo/semantics/articleTEXTTECNIA_Vol.17-n1-Art. 3.pdf.txtTECNIA_Vol.17-n1-Art. 3.pdf.txtExtracted texttext/plain8http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/13970/3/TECNIA_Vol.17-n1-Art.%203.pdf.txt8d1b69dd9bdc9df4a8073c7a8193c7afMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/13970/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALTECNIA_Vol.17-n1-Art. 3.pdfTECNIA_Vol.17-n1-Art. 3.pdfapplication/pdf10328452http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/13970/1/TECNIA_Vol.17-n1-Art.%203.pdf7dc7bb488280ca1be60d0e09ec7be9adMD5120.500.14076/13970oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/139702022-05-18 18:49:03.933Repositorio Institucional - UNIrepositorio@uni.edu.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 |
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