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TRABAJO DE DISEÑO EXPERIMENTAL

¿Qué diferencias existen entre hacer un contraste de hipótesis con una prueba paramétrica con respecto a una no paramétrica? (Máximo 150 palabras).

Solución:

Para contrastes de hipótesis paramétrica se deben tener presentes las siguientes de características:

• Permiten contrastar hipótesis referidas a algún parámetro (μ,α^2,p ,β , etc.).

• Exigen el cumplimiento de determinados supuestos sobre las poblaciones originales de las que se extraen los datos (generalmente normalidad y homocedasticidad).

• Analizan datos obtenidos con una escala de medida de intervalo o razón.

Estas tres características combinadas permiten agrupar estos procedimientos estadísticos en una gran familia de técnicas de análisis denominada contrastes paramétrico. Incumplimiento de cualquiera de las tres características señaladas puede ser considerada suficiente para caracterizar a un contraste como no paramétrico.

Para contrastes de hipótesis no paramétrica

i. Utilizar la denominación genérica de no paramétricos para todos aquellos contrastes que no se ajustan a una cualquiera de las tres características de los contrastes p paramétricos,

ii. Englobar en ese término genérico de no paramétricos a los contrastes de distribución libre.

¿Cómo se puede definir sí los datos obtenidos deben ser evaluados mediante pruebas paramétricas o pruebas no paramétricas? (Máximo 200 palabras).

Solución:

Si los datos obtenidos están basados en las distribuciones de los datos reales, si de alguna manera se puede determinar o decir de que distribución pertenecen los datos. Además Para la inferencia paramétrica es requerido como mínimo una escala de intervalo, esto quiere decir que nuestros datos deben tener un orden y una numeración del intervalo. Entonces estos datos deben ser evaluados por pruebas paramétricas.

Pero si no se puede asumir que los datos se ajusten a una distribución conocida no puede ser definida a priori o cuando el nivel de medida empleado no sea, como mínimo, de intervalo. Ya que no se puede hallar un parámetro numérico es decir cuando los datos no son numéricos entonces es recomendable utilizar pruebas no paramétricas para evaluarlos .

Defina homocedasticidad y explíquela mediante un ejemplo aplicado a su profesión. (Máximo 150 palabras).

Solución:

En estadísticas se dice que un modelo predictivo presenta homocedasticidad cuando la varianza del error de la variable endógena se mantiene a lo largo de las observaciones. En otras palabras, la varianza de los errores es constante(Little, Thomas M).

esto es, la varianza de los residuos es constante y no varía en los diferentes niveles del factor. En la práctica un contraste de gran interés es el de la homocedasticidad o igualdad de varianzas. Decimos que dos poblaciones son homocedasticas si tienen la misma varianza. Luego a manera de ejemplo si realizáramos una predicción sobre el peso promedio de las gallinas campesinas y encontraríamos que los errores de la regresión no se distribuyen normalmente o no están cumpliendo el principio de homocedasticidad esto implicaría que la recolección de datos no se realizó correctamente o algo extraordinario está sucediendo en la población de gallinas.

Mediante un ejemplo aplicado a su profesión explique: 1) dos muestras independientes o no apareadas y 2) dos muestras dependientes o apareadas. ¿Qué diferencias existen en cuanto al tratamiento estadístico de los datos entre estos dos tipos de muestras? (Máximo 200 palabras).

Solución:

Se dice que dos o más muestras son independientes o no apareadas, cuando sus datos provienen de grupos diferentes que no

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