Carlos Caycho Chumpitáz - Manual de estadística no paramétrica aplicada a los negocios

Colección Manuales

Manual de estadística no paramétrica aplicada a los negocios

Primera edición impresa: abril, 2019

Primera edición digital: abril 2020

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ISBN 978-9972-45-518-6

Índice

Introducción

Capítulo 1. Estadística no paramétrica

1. Concepto de estadística no paramétrica

2. Pruebas de hipótesis

2.1 Formulación de las hipótesis

2.2 Determinación del nivel de significación

2.3 Elección del estadístico de prueba o de contraste

2.4 Determinación del valor crítico

2.5 Regla de decisión

3. Tipos de variables y datos

3.1 Tipos de variables

3.2 Medición de las variables

3.3 Tipos de datos

4. Ventajas de las pruebas no paramétricas

Capítulo 2. Caso de una muestra

1. Prueba binomial

1.1 Procedimiento de la prueba binomial

1.2 Dócima de hipótesis de la prueba binomial

1.3 Caso de aplicación de la prueba binomial

2. Prueba ji-cuadrado

2.1 Procedimiento de la prueba ji-cuadrado

2.2 Dócima de hipótesis de la prueba ji-cuadrado

2.3 Caso de aplicación de la prueba ji-cuadrado

3. Prueba de Kolmogorov-Smirnov

3.1 Procedimiento de la prueba de Kolmogorov-Smirnov

3.2 Dócima de hipótesis de la prueba de Kolmogorov-Smirnov

3.3 Caso de aplicación de la prueba de Kolmogorov-Smirnov

4. Prueba de rachas

4.1 Procedimiento de la prueba de rachas

4.2 Dócima de hipótesis de la prueba de rachas

4.3 Caso de aplicación de la prueba de rachas

Capítulo 3. Caso de dos muestras relacionadas

1. Prueba de McNemar

1.1 Procedimiento de la prueba de McNemar

1.2 Dócima de hipótesis de la prueba de McNemar

1.3 Caso de aplicación de la prueba de McNemar

2. Prueba de Wilcoxon

2.1 Procedimiento de la prueba de Wilcoxon

2.2 Dócima de hipótesis de la prueba de Wilcoxon

2.3 Ejemplo de aplicación de la prueba de Wilcoxon

3. Prueba de los signos

3.1 Procedimiento de la prueba de los signos

3.2 Dócima de hipótesis de la prueba de los signos

3.3 Caso de aplicación de la prueba de los signos

Capítulo 4. Caso de dos muestras independientes

1. Prueba ji-cuadrado

1.1 Procedimiento de la prueba ji-cuadrado

1.2 Dócima de hipótesis de la prueba ji-cuadrado

1.3 Caso de aplicación de la prueba ji-cuadrado

2. Prueba de Kolmogorov-Smirnov

2.1 Procedimiento de la prueba de Kolmogorov-Smirnov

2.2 Dócima de hipótesis de la prueba de Kolmogorov-Smirnov

2.3 Caso de aplicación de la prueba de Kolmogorov-Smirnov

3. Prueba U de Mann-Whitney

3.1 Procedimiento de la prueba U de Mann-Whitney

3.2 Dócima de hipótesis de la prueba U de Mann-Whitney

3.3 Caso de aplicación de la prueba U de Mann-Whitney

4. Prueba de reacciones extremas de Moses

4.1 Procedimiento de la prueba de reacciones extremas de Moses

4.2 Dócima de hipótesis de la prueba de reacciones extremas de Moses

4.3 Caso de aplicación de la prueba de reacciones extremas de Moses

5. Prueba de rachas de Wald-Wolfowitz

5.1 Procedimiento de la prueba de rachas de Wald-Wolfowitz

5.2 Dócima de hipótesis de la prueba de rachas de Wald-Wolfowitz

5.3 Ejemplo de aplicación de la prueba de rachas de Wald-Wolfowitz

Capítulo 5. Caso de k muestras relacionadas

1. Prueba Q de Cochran

1.1 Procedimiento de la prueba Q de Cochran

1.2 Dócima de hipótesis de la prueba Q de Cochran

1.3 Ejemplo de aplicación de la prueba Q de Cochran

2. Prueba de Friedman

2.1 Procedimiento de la prueba de Friedman

2.2 Dócima de hipótesis de la prueba de Friedman

2.3 Caso de aplicación de la prueba de Friedman

3. Prueba W de Kendall

3.1 Procedimiento de la prueba W de Kendall

3.2 Dócima de hipótesis de la prueba W de Kendall

3.3 Ejemplo de aplicación de la prueba W de Kendall

Capítulo 6. Caso de k muestras independientes

1. Prueba ji-cuadrado

1.1 Procedimiento de la prueba ji-cuadrado

1.2 Dócima de hipótesis de la prueba ji-cuadrado

1.3 Caso de aplicación de la prueba ji-cuadrado

2. Prueba de Kruskal-Wallis

2.1 Procedimiento de la prueba de Kruskal-Wallis

2.2 Dócima de hipótesis de la prueba de Kruskal-Wallis

2.3 Caso de aplicación de la prueba de Kruskal-Wallis

3. Prueba de la mediana

3.1 Procedimiento de la prueba de la mediana

3.2 Dócima de hipótesis de la prueba de la mediana

3.3 Caso de aplicación de la prueba de la mediana

4. Prueba Jonckheere

4.1 Procedimiento de la prueba Jonckheere

4.2 Dócima de hipótesis de la prueba Jonckheere

4.3 Caso de aplicación de la prueba Jonckheere

Capítulo 7. Medidas no paramétricas de correlación

1. Medidas de asociación basadas en la distribución ji-cuadrado

1.1 Coeficientes de asociación

1.2 Caso de aplicación de las medidas de asociación basadas en la distribución ji-cuadrado

2. Coeficiente de correlación por rangos de Spearman

2.1 Procedimiento de cálculo del coeficiente de correlación por rangos de Spearman

2.2 Dócima de hipótesis del coeficiente de correlación por rangos de Spearman

2.3 Caso de aplicación del coeficiente de correlación por rangos de Spearman

3. Coeficiente de correlación por rangos de Kendall

3.1 Procedimiento de cálculo del coeficiente de correlación por rangos de Kendall

3.2 Dócima de hipótesis del coeficiente de correlación por rangos de Kendall

3.3 Caso de aplicación del coeficiente de correlación por rangos de Kendall

Bibliografía

Anexos

1. Distribución normal estándar

2. Distribución ji-cuadrado

3. Distribución T-Student

4. Valores críticos de la prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra

5. Valores críticos de la prueba de rachas

6. Valores críticos de la prueba Jonckheere

7. Valores críticos de la tau de Kendall

8. Coeficiente de concordancia de Kendall

9. Distribución binomial

Introducción

La metodología empleada para un análisis estadístico consiste en identificar las técnicas y los métodos de muestreo que van a ser de utilidad para la recopilación de datos; hacer una evaluación de la calidad de los instrumentos a diseñar para recopilar los datos; aplicar las técnicas estadísticas de clasificación, presentación, reducción y generalización para cuantificar los datos; e interpretar los resultados para establecer las afirmaciones sobre el problema de estudio.