Análisis de Datos No Paramétricos

Conceptos Clave de Variables

Introducción

Los métodos estadísticos no paramétricos son útiles cuando los datos no cumplen con los supuestos necesarios para los análisis paramétricos. A menudo se utilizan cuando los datos no siguen una distribución normal, tienen sesgos, o son medidas ordinales o rangos.

Cuándo Usar Métodos No Paramétricos

Distribuciones No Normales: Los datos no tienen una distribución normal o son extremadamente sesgados.
Variables Ordinales: Los datos son ordinales y no se pueden asumir intervalos iguales entre mediciones.
Pequeño Tamaño de Muestra: Las muestras pequeñas hacen que los métodos paramétricos sean menos fiables.

Ejemplos de Pruebas No Paramétricas

Prueba de Mann-Whitney U:
    Usada para comparar dos grupos independientes cuando no se puede asumir la normalidad.
    Es una alternativa no paramétrica a la prueba t para muestras independientes.

Prueba de Wilcoxon para Muestras Pares:
    Usada para comparar dos muestras relacionadas o dependientes.
    Es una alternativa no paramétrica a la prueba t para muestras relacionadas.

Ejercicio Práctico en R

Realizaremos ambas pruebas utilizando datos simulados en R. Prueba de Mann-Whitney U

Prueba de Wilcoxon para Muestras Pares

Reflexión y Discusión

Revisa los resultados de las pruebas: ¿Qué puedes concluir sobre las diferencias entre los grupos en cada prueba?
Discute las ventajas y limitaciones del uso de métodos no paramétricos en comparación con los métodos paramétricos. ¿En qué situaciones encuentras que los métodos no paramétricos son más apropiados?

Esta lección interactiva te proporciona una introducción práctica a los análisis de datos no paramétricos en R, mostrando cómo estos métodos son herramientas valiosas cuando se enfrentan a datos que violan los supuestos de los métodos paramétricos tradicionales.