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Bienvenidos a todos los espectadores que viajan a través del mundo on line, aqui ya se encuentra listo el blog que te ayudara a instruirte; en la utilización del software de analisis Estadistico STATA.

ESTADISTICA NO PARAMETRICA

Stata es una aplicación desarrollada para realizar análisis estadísticos sobre muestras aleatorias de poblaciones. Hay quien señala una fuerte especialización en problemas asociados con la econometría.

Si bien tiene una interface gráfica de usuario (GUI), en la práctica es mucho más cómodo utilizar el potente a la vez que sencillo lenguaje de programación que incluye. Este lenguaje de programación requiere un cierto esfuerzo inicial hasta que el usuario empiece a acostumbrarse con los comandos; también suministra un sistema de ayuda realmente detallado y completo.

 La estadística no paramétrica es una rama de la estadística que estudia las pruebas y modelos estadísticos cuya distribución subyacente no se ajusta a los llamados criterios paramétricos. Su distribución no puede ser definida a priori, pues son los datos observados los que la determinan. La utilización de estos métodos se hace recomendable cuando no se puede asumir que los datos se ajusten a una distribución conocida, cuando el nivel de medida empleado no sea, como mínimo, de intervalo.


Las principales pruebas no paramétricas son las siguientes:
  • Prueba χ² de Pearson
  • Prueba binomial  
  • Prueba de Anderson-Darling  
  • Prueba de Cochran  
  • Prueba de Cohen kappa  
  • Prueba de Fisher  
  • Prueba de Friedman  
  • Prueba de Kendall  
  • Prueba de Kolmogórov-Smirnov  
  • Prueba de Kruskal-Wallis  
  • Prueba de Kuiper  
  • Prueba de Mann-Whitney o prueba de Wilcoxon 
  • Prueba de McNemar  
  • Prueba de la mediana  
  • Prueba de Siegel-Tukey  
  • Coeficiente de correlación de Spearman  
  • Tablas de contingencia  
  • Prueba de Wald-Wolfowitz  
  • Prueba de los signos de Wilcoxon

La mayoría de estos test estadísticos están programados en los paquetes estadísticos más frecuentes, quedando para el investigador, simplemente, la tarea de decidir por cuál de todos ellos guiarse o qué hacer en caso de que dos test nos den resultados opuestos. Hay que decir que, para poder aplicar cada uno existen diversas hipótesis nulas que deben cumplir nuestros datos para que los resultados de aplicar el test sean fiables. Esto es, no se puede aplicar todos los test y quedarse con el que mejor convenga para la investigación sin verificar si se cumplen las hipótesis necesarias. La violación de las hipótesis necesarias para un test invalidan cualquier resultado posterior y son una de las causas más frecuentes de que un estudio sea estadísticamente incorrecto. Esto ocurre sobre todo cuando el investigador desconoce la naturaleza interna de los test y se limita a aplicarlos sistemáticamente.





  


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