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ESPECIALISTA EN ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA
Información adicional
Horas | 200 |
---|---|
Código | |
Formato | Digital |
Proveedor | IEDITORIAL |
21,00 €
*Los precios no incluyen el IVA.
Objetivos
Contenidos
Objetivos
– Indicar las ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos.
– Identificar las principales características tanto de las pruebas paramétricas como de las pruebas no paramétricas.
– Identificar las principales pruebas no paramétricas: pruebas para una muestra, pruebas para dos muestras y k muestras relacionadas y pruebas para dos muestras y k muestras independientes.
– Identificar las principales características tanto de las pruebas paramétricas como de las pruebas no paramétricas.
– Identificar las principales pruebas no paramétricas: pruebas para una muestra, pruebas para dos muestras y k muestras relacionadas y pruebas para dos muestras y k muestras independientes.
Contenidos
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA
Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
– Tipos de datos: cualitativos y cuantitativos
Características de las pruebas
– Características de las pruebas paramétricas
– Características de las pruebas no paramétricas
Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
– Ventajas del uso de métodos no paramétricos
– Desventajas del uso de métodos no paramétricos
Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
– Principales pruebas no paramétricas
– Clasificación de las pruebas no paramétricas
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA UNA MUESTRA
Pruebas no paramétricas para una muestra
Chi-cuadrado o ji-cuadrado
Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
Prueba binomial
Prueba de rachas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA DOS MUESTRAS RELACIONADAS
Prueba de los signos
Prueba del rango con signo de Wilcoxon
Prueba de McNemar
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA K MUESTRAS RELACIONADAS
Pruebas para k muestras relacionadas
Prueba de Cochran
Prueba de Friedman
Coeficiente de concordancia de W de Kendall
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA DOS MUESTRAS INDEPENDIENTES
Pruebas para dos muestras independientes
Prueba U de Mann Whitney
Prueba de Wald-Wolfowitz
Prueba de reacciones extremas de Moses
Prueba de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA K MUESTRAS INDEPENDIENTES
Pruebas no paramétricas para K muestras independientes
Prueba de la mediana
Prueba H de Kruskal-Wallis
Prueba de Jonckheere-Terpstra
Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
– Tipos de datos: cualitativos y cuantitativos
Características de las pruebas
– Características de las pruebas paramétricas
– Características de las pruebas no paramétricas
Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
– Ventajas del uso de métodos no paramétricos
– Desventajas del uso de métodos no paramétricos
Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
– Principales pruebas no paramétricas
– Clasificación de las pruebas no paramétricas
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA UNA MUESTRA
Pruebas no paramétricas para una muestra
Chi-cuadrado o ji-cuadrado
Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
Prueba binomial
Prueba de rachas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA DOS MUESTRAS RELACIONADAS
Prueba de los signos
Prueba del rango con signo de Wilcoxon
Prueba de McNemar
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA K MUESTRAS RELACIONADAS
Pruebas para k muestras relacionadas
Prueba de Cochran
Prueba de Friedman
Coeficiente de concordancia de W de Kendall
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA DOS MUESTRAS INDEPENDIENTES
Pruebas para dos muestras independientes
Prueba U de Mann Whitney
Prueba de Wald-Wolfowitz
Prueba de reacciones extremas de Moses
Prueba de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA K MUESTRAS INDEPENDIENTES
Pruebas no paramétricas para K muestras independientes
Prueba de la mediana
Prueba H de Kruskal-Wallis
Prueba de Jonckheere-Terpstra