Capítulo 16, Métodos no paramétricos: análisis de datos ordenados por rango

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Capítulo 16 Métodos no paramétricos: análisis de datos ordenados por rango

[object Object],[object Object],Capítulo 16 (Continuación)

La prueba del signo ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

La prueba del signo (Continuación) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Aproximación normal ,[object Object],[object Object],[object Object]

Ejemplo 1 ,[object Object],[object Object]

Ejemplo 1 (Continuación) + 7 11 18 Flynn Glass - -6 20 14 Olson Glass + 2 20 22 Pimental + 9 22 31 Lambert Glass + 7 17 24 Vaught + 3 20 23 Rubin Inc. + 1 13 14 Ruisi Glass + 4 16 20 Savoth Glass Muestra Diferencias 2001 2000 Compañía

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Ejemplo 1 (Continuación)

Prueba de hipótesis acerc a de la mediana ,[object Object],[object Object]

Ejemplo 2 (Continuación) H 0 es rechazada si z es menor que –1.96 o mayor que 1.96. El valor de z es 2.252. H 0 es rechazada. Concluimos que la mediana no es $450.

Prueba de suma de rangos de Wilcoxon ,[object Object],[object Object],[object Object]

Prueba de suma de rangos de Wilcoxon ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Ejemplo 3

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Ejemplo 3 (Continuación)

[object Object],Ejemplo 3 (Continuación)

Prueba de suma de rangos de Wilcoxon ,[object Object],[object Object],[object Object],La prueba de suma de rangos de Wilcoxon se utiliza para determinar si dos muestras independientes provienen de la misma o igual población.

[object Object],[object Object],Prueba de suma de rangos de Wilcoxon

[object Object],Prueba de suma de rangos de Wilcoxon

Ejemplo 4 (Continuación) 17.0 157.90 12.0 81.75 16.0 120.67 71.5 81.5 11.0 80.31 15.0 90.89 10.0 78.23 14.0 87.90 9.0 68.98 13.0 87.65 5.5 33.68 8.0 51.83 4.0 25.97 7.0 46.89 2.0 20.31 5.5 33.68 1.0 14.89 3.0 25.31 Rango Chevy($) Rango Ford ($)

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Ejemplo 4 (Continuación)

[object Object],Ejemplo 4 (Continuación)

Prueba de Kruskal-Wallis: análisis de varianza por rangos ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Esto se utiliza para comparar tres o más muestras para determinar si provienen de poblaciones iguales.

Prueba de Kruskal-Wallis: análisis de varianza por rangos (Continuación) ,[object Object]

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Ejemplo 5

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Correlación rango-orden ,[object Object],[object Object],[object Object]

Coeficiente de correlación de rangos de Spearman ,[object Object],d es la diferencia entre los rangos de cada par. n es el número de pares de observaciones.

Prueba de la significancia de r s ,[object Object],[object Object],[object Object]

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Ejemplo 6

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Ejemplo 6 (Continuación) 8 Total 0 0 1 1 Florida State 1 1 7 8 Duke 1 -1 8 7 Wake Forest 4 2 2 4 Clemson 0 0 5 5 Virginia 0 0 6 6 NC 1 -1 4 3 NC State 1 -1 3 2 Maryland d 2 d Reporteros Técnicos Escuela

Ejemplo 6 (Continuación) Hay una correlación fuerte entre los rangos de los técnicos y los reporteros de deportes.

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