Común
Estadística no paramétrica
análisis matemático de datos aplicable a las ciencias sociales
Estadística no paramétrica
La estadística no paramétrica comprende a los métodos de estadística inferencial que se aplican a los casos en los que las variables no se ajustan a modelos teóricos (por ejemplo, la distribución normal o chi-cuadrada). 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 o no cumplan son los supuestos correspondientes. 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 coeficiente de correlación de rango de Kendall y coeficiente de concordancia de Kendall prueba de Kolmogórov-Smirnov prueba de Kruskal-Wallis prueba de Kuiper prueba de Mann-Whitney o prueba de suma de rangos de Wilcoxon prueba de McNemar prueba de la mediana prueba de Siegel-Tukey prueba de los…
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