test estadísticos
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TEST ESTADÍSTICOS: CORRELACIÓN DE SPEARMAN

Dentro de los test estadísticos este se utiliza para describir la relación entre dos variables sin presuponer ninguna distribución de frecuencias de las variables. Es una variante del test de correlación de Pearson. Pero se aplica cuando cada valor en sí no es tan importante como su situación respecto a los restantes. Así que se usa si no se cumplen las condiciones para aplicar el test de Pearson.

Mide el grado de asociación entre dos variables cuantitativas que siguen una tendencia siempre creciente o siempre decreciente. Cubre más relaciones que el Coeficiente de correlación de Pearson. Se puede utilizar para calcular relaciones exponenciales o logarítmicas entre las variables. Así que no necesita asumir una relación lineal entre las variables como ocurre con el test de Pearson. Tampoco que sean medidas en escalas de intervalo, así que puede usarse para variables ordinales.

Es una medición de correlación sin parámetros y sus valores se interpretan igual que los del coeficiente de correlación de Pearson.

TEST ESTADÍSTICOS: TEST DE WILCOXON

Este test estadístico se usa cuando se comparan dos muestras relacionadas, emparejadas o medidas en una sola toma de datos. Evalúa si las diferencias positivas y negativas entre los valores de las variables es constante.

Puede ser utilizado como una alternativa a la prueba t de Student pareada, prueba t de pares emparejados o la prueba t para muestras dependientes. Es muy útil cuando la población no se puede suponer que se distribuye normalmente, por lo que no es necesario que las distribuciones sigan una normal.

TEST ESTADÍSTICOS: PRUEBA DE SHAPIRO-WILKS.

Esta prueba se recomienda para contrastar el ajuste de nuestros datos a una distribución normal, sobre todo cuando la muestra es pequeña (n<50). Se han realizado simulaciones de Monte Carlo para comparar su eficacia con otros test estadísticos. Se ha encontrando que éste es el mejor, seguido muy de cerca por el test de Anderson–Darling, Kolmogorov–Smirnov y Lilliefors.

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