Estadística inferencial. Elección de una prueba estadística no paramétrica en investigación científica

Autores/as

  • Alejandro Ramírez Ríos Universidad César Vallejo, Perú
  • Ana María Polack Peña Universidad Nacional Enrique Guzmán y Valle

DOI:

https://doi.org/10.26490/uncp.horizonteciencia.2020.19.597

Palabras clave:

Estadística no paramétrica, investigación científica

Resumen

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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Publicado

2020-07-01

Cómo citar

Ramírez Ríos, A., & Polack Peña, A. M. . (2020). Estadística inferencial. Elección de una prueba estadística no paramétrica en investigación científica. Horizonte De La Ciencia, 10(19), 191-208. https://doi.org/10.26490/uncp.horizonteciencia.2020.19.597

Número

Sección

Investigación en Educación