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Description
Mind Map by Bernardo Almaguer Tello, updated 6 months ago
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Created by Bernardo Almaguer Tello
6 months ago
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TIPOS DE PRUEBAS
ESTADISTICAS MAS
POPULARES
- Kolmogorov – Smirnov (S-K)
- Se utiliza
- Evaluar si una muestra de datos sigue una
distribución especifica
- Normal
- Exponencial
- Uniforme
- Normal
- Evaluar si una muestra de datos sigue una
distribución especifica
- Se basa en
- Acumulativa empírica de los datos
observados y la acumulativa teórica
- HO
- Establece que los datos se distribuyen de
acuerdo a la distribución teórica
- Establece que los datos se distribuyen de
acuerdo a la distribución teórica
- H1
- Sugiere que los datos no siguen
esa distribución
- Sugiere que los datos no siguen
esa distribución
- HO
- Acumulativa empírica de los datos
observados y la acumulativa teórica
- Se utiliza
- Prueba de Anderson – Darling
- Se utiliza
- Evaluar distribución de los datos
- La investigación de calidad,
- El análisis financiero
- La ciencia de datos
- La investigación de calidad,
- Como prueba de bondad y ajuste
- Evaluar distribución de los datos
- Se utiliza
- Prueba de Ryan – Joiner
- Se utiliza
- Como prueba de bondad y ajuste
- Evalúa la normalidad calculando la correlación
entre los datos y las puntuaciones normales de los
datos
- Su frecuencia de uso es bastante baja en
aplicaciones
- Su frecuencia de uso es bastante baja en
aplicaciones
- Como prueba de bondad y ajuste
- Se utiliza
- Prueba de Shapiro – Wilk
- Se utiliza
- Evaluar la normalidad de los datos
- Como popular y ampliamente utilizada en aplicaciones
estadísticas
- Evaluar la normalidad de los datos
- Se utiliza
- Las escalas de medición
- Se utilizan
- Para clasificar y medir
diferentes tipos de datos
- Para clasificar y medir
diferentes tipos de datos
- Ayudan
- A los investigadores a comprender la
naturaleza de las variables que están
estudiando
- A elegir las técnicas
estadísticas adecuadas
- A los investigadores a comprender la
naturaleza de las variables que están
estudiando
- Tipos
- Escala normal
- Los datos se organizan en categorías
mutuamente excluyentes
- Se puede comparar igualdad o
desigualdad
- Ejemplo
- Género
- Masculino o femenino
- Masculino o femenino
- Estado civil
- Soltero, casado o
divorciado
- Soltero, casado o
divorciado
- Categoría
- automóvil, teléfonos o
televisores
- automóvil, teléfonos o
televisores
- Género
- Los datos se organizan en categorías
mutuamente excluyentes
- Escala ordinal
- Los datos se organizan en
categorías que tiene orden
- Se puede comparar en términos de
“mayor que” o “menor que”
- Ejemplos
- Clasificación
- Satisfecho
- No satisfecho
- Poco satisfecho
- Satisfecho
- Nivel de educación
- Primaria
- Secundaria
- Terciaria
- Primaria
- Clasificación
- Ejemplos
- Se puede comparar en términos de
“mayor que” o “menor que”
- Los datos se organizan en
categorías que tiene orden
- Escala de intervalo
- Los datos se organizan en categorías con
un orden y una diferencia constante y
uniforme entre las categorías
- Operaciones matemáticas
de adición y sustracción
- Ejemplo
- Temperatura
- Temperatura
- Ejemplo
- Operaciones matemáticas
de adición y sustracción
- Los datos se organizan en categorías con
un orden y una diferencia constante y
uniforme entre las categorías
- Escala de razón
- Los datos se organizan en categorías con un
orden, una diferencia constante entre las
categorías y un punto cero absolutos
- Se puede realizar todas las
operaciones matemáticas
- Ejemplo
- Edad
- Peso
- Altura
- Ingreso
- Edad
- Ejemplo
- Se puede realizar todas las
operaciones matemáticas
- Los datos se organizan en categorías con un
orden, una diferencia constante entre las
categorías y un punto cero absolutos
- Escala normal
- Se utilizan
- Métodos estadísticos
paramétricos
- Asumen que los datos siguen una
distribución de probabilidad específica
- Pruebas t:
- Prueba T student
- Compara medias en dos grupos
- Compara medias en dos grupos
- Prueba t emparejada
- Compara medias en dos grupos
- Compara medias en dos grupos
- Prueba T student
- Pruebas t:
- Análisis de varianza (ANOVA)
- Se utilizan
- Para comparar las medias de tres o
más grupos y determinar si existen
diferencias estadísticamente
significativas entre ellos
- Para comparar las medias de tres o
más grupos y determinar si existen
diferencias estadísticamente
significativas entre ellos
- Se utilizan
- Se utiliza
- Para modelar la relación entre una
variable independiente y una
dependiente
- Para modelar la relación entre una
variable independiente y una
dependiente
- Asumen que los datos siguen una
distribución de probabilidad específica
- Métodos estadísticos
no paramétricos
- Se utilizan
- Cuando los datos no cumplen
con los supuestos de los
métodos paramétricos
- Prueba de Wilcoxon-Mann-Whitney
- Se aplica
- Para comparar dos muestras independientes
cuando no se cumplen los supuestos de
normalidad
- Para comparar dos muestras independientes
cuando no se cumplen los supuestos de
normalidad
- Se aplica
- Prueba de Kruskal-Wallis
- Se usa para
- Para comparar tres o más grupos
independientes
- Para comparar tres o más grupos
independientes
- Se usa para
- Prueba de Chi-cuadrado
- Se utiliza
- Para analizar la asociación entre
dos variables categóricas
- Para analizar la asociación entre
dos variables categóricas
- Se aplica
- Pruebas de independencia
y de bondad de ajuste.
- Pruebas de independencia
y de bondad de ajuste.
- Se utiliza
- Prueba de Spearman o
Kendall
- Se utiliza
- Para analizar la correlación entre
variables cuando no se cumplen los
supuestos de la correlación de Pearson
- Para analizar la correlación entre
variables cuando no se cumplen los
supuestos de la correlación de Pearson
- Se utiliza
- Prueba de Wilcoxon-Mann-Whitney
- Cuando los datos no cumplen
con los supuestos de los
métodos paramétricos
- Se utilizan
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