Estadística inferencial. Elección de una prueba estadística no paramétrica en investigación científica
Descripción del Articulo
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...
Autores: | , |
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Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2020 |
Institución: | Universidad Nacional del Centro del Perú |
Repositorio: | Revista UNCP - Horizonte de la Ciencia |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:ojs.revistas.uncp.edu.pe:article/597 |
Enlace del recurso: | http://revistas.uncp.edu.pe/index.php/horizontedelaciencia/article/view/597 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Estadística no paramétrica investigación científica |
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Estadística inferencial. Elección de una prueba estadística no paramétrica en investigación científicaRamírez Ríos, AlejandroPolack Peña, Ana María Estadística no paramétricainvestigación científicaEl 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.Universidad Nacional del Centro del Perú2020-07-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://revistas.uncp.edu.pe/index.php/horizontedelaciencia/article/view/59710.26490/uncp.horizonteciencia.2020.19.597Horizonte de la Ciencia; Vol. 10 Núm. 19 (2020): julio - diciembre; 191-2082413-936X2304-4330reponame:Revista UNCP - Horizonte de la Cienciainstname:Universidad Nacional del Centro del Perúinstacron:UNCPspahttp://revistas.uncp.edu.pe/index.php/horizontedelaciencia/article/view/597/840Derechos de autor 2020 Horizonte de la Cienciahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccess2021-05-02T16:05:48Zmail@mail.com - |
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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. |
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