1
Capítulo 12. Métodos no paramétricos
Los métodos presentados en los capítulos anteriores, se basaban en el conocimiento de las distribuciones
muestrales de las diferencias de porcentajes o promedios, cuando las muestras provenían de una misma
población....
More
1
Capítulo 12. Métodos no paramétricos
Los métodos presentados en los capítulos anteriores, se basaban en el conocimiento de las distribuciones
muestrales de las diferencias de porcentajes o promedios, cuando las muestras provenían de una misma
población. Se aceptaba entonces usar la aproximación normal, la distribución de t de Student o
la distribución F de Fisher en el análisis de varianza, bajo el supuesto de que la hipótesis nula es cierta.
Dado que en esos métodos se estiman los parámetros de las poblaciones de origen, esas técnicas
estadísticas reciben el nombre de “paramétricas”.
Hay situaciones en que, por el escaso número de observaciones, o por el nivel de medición de
las variables, no es correcto o no es posible hacer supuestos sobre las distribuciones muestrales
subyacentes. En tales casos se usan los métodos “no paramétricos” o de distribución libre.
Aquí presentaremos algunos ejemplos de pruebas no paramétricas para el caso de dos muestras
independientes, para el caso de
Less
