Pruebas De Bondad De Ajuste Y Pruebas No Paramétricas.

UNIDAD 4

Pruebas de Bondad de Ajuste y Pruebas No Paramétricas.

4.1 Bondad de Ajuste.

La bondad de ajuste de un modelo estadístico describe cuán bien se ajusta un conjunto de observaciones. Las medidas de bondad en general resumen la discrepancia entre los valores observados y los valores en el modelo de estudio. Tales medidas se pueden emplear en el contraste de hipótesis.

La prueba de bondad de ajuste se aplica en diseños de investigación en los que se estudia a un único grupo.

La prueba compara la distribución de frecuencias observada (Fo) de una variable usualmente cualitativa, pero que también puedes ser cuantitativa, con la distribución de frecuencias de la misma variable medida en un grupo de referencia.

El procedimiento de la prueba implica el cálculo de una distribución esperada (Fe) en el grupo estudiado, usando como punto de partida a la distribución de la variable en el grupo de referencia.

El propósito de la prueba es averiguar si existen diferencias estadísticamente significativas entre la distribución observada (Fo) y la distribución esperada (Fe).

En la prueba se plantean las siguientes hipótesis estadísticas:

Hipótesis estadística nula: H_0:Fo=Fe

Hipótesis estadística alterna: H_1:Fo ҂ Fe

El procedimiento de la prueba incluye el cálculo de la medida de resumen llamada Ji cuadrada. El rechazo de la Ho ocurre cuando el valor calculado con los datos resulta mayor que el valor crítico de dicha medida contenido en una tabla llamada Valores Críticos de Ji cuadrada.

En el caso de que el valor de Ji cuadrada calculada sea igual o menor al de Ji cuadrada crítica se dice que no se rechaza a la Ho, por tanto, se concluye que la Fo es semejante a la Fe. En otras palabras, se dice que ambas distribuciones se ajustan bien; de ahí el nombre de la prueba: bondad de ajuste.

4.1.1 Análisis Ji-Cuadrada

A lo largo de este curso nos ocupamos de la prueba de hipótesis estadísticas acerca de parámetros de una población como µ ,

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