18: Pruebas sin distribución
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- 18.1: Beneficios de las pruebas gratuitas de distribución
- Las pruebas que supongan normalidad pueden tener una potencia particularmente baja cuando hay valores extremos o valores atípicos. Un factor contribuyente es la sensibilidad de la media a valores extremos. Si bien las transformaciones pueden mejorar este problema en algunas situaciones, no son una solución universal. Las pruebas que suponen la normalidad suelen tener baja potencia para distribuciones leptoúrticas. Las transformaciones son generalmente menos efectivas para reducir la curtosis que para reducir el sesgo.
- 18.4: Asociación de aleatorización
- Una prueba de significancia para r de Pearson se describe en la sección estadística inferencial para b y r. La prueba de significancia descrita en esa sección asume normalidad. En esta sección se describe un método para probar la significancia de r que no hace suposiciones distribucionales.
- 18.5: Prueba Exacta de Fisher
- El capítulo sobre Chi Square mostró una manera de probar la relación entre dos variables nominales. Un caso especial de este tipo de relaciones es la diferencia entre proporciones. En esta sección se muestra cómo calcular una prueba de significancia para una diferencia en proporciones usando una prueba de aleatorización.
- 18.6: Aleatorización de Rango Dos Condiciones
- El principal problema con las pruebas de aleatorización es que son muy difíciles de calcular. Las pruebas de aleatorización de rangos se realizan convirtiendo primero los puntajes a rangos y luego calculando una prueba de aleatorización. La principal ventaja de las pruebas de aleatorización de rangos es que existen tablas que pueden ser utilizadas para determinar la significancia. La desventaja es que se pierde cierta información cuando los números se convierten a rangos. Las pruebas de aleatorización de rangos son generalmente menos potentes que las pruebas de aleatorización