Cuales son las pruebas no parametricas

La prueba de la mediana compara dos o más grupos y determina si provienen de poblaciones con la misma mediana. El coeficiente de correlación de Spearman mide la fuerza y dirección de la asociación entre dos variables ordinales.

Busca diferencias significativas entre las medianas de los grupos. También puede comparar las distribuciones de dos muestras independientes. Esto permite analizar si los grupos difieren significativamente en sus medianas. Es una alternativa no paramétrica a la prueba ANOVA de medidas repetidas.

Luego cuenta el número de observaciones en cada grupo que están por encima y por debajo de la mediana global. La prueba de chi-cuadrado se utiliza para analizar datos categóricos. Es una alternativa a la prueba ANOVA de un factor. Permiten comparar grupos sin la necesidad de asumir una distribución gaussiana.

Es una alternativa a la prueba t pareada cuando no se cumplen los supuestos. Son útiles cuando los datos no siguen una distribución normal o cuando el tamaño de la muestra es pequeño. Se utiliza para detectar patrones no aleatorios en los datos.

Evalúa si la mediana de las diferencias es significativamente diferente de cero. Es una prueba no paramétrica que no requiere asunciones sobre la distribución de los datos. Calcula la mediana global para todos los datos combinados.

Al igual que Mann-Whitney U, no requiere la asunción de normalidad en los datos. Se utiliza cuando los datos son ordinales o no cumplen los supuestos de normalidad. Examina la asociación entre dos o más variables categóricas. El test de Friedman es una extensión de la prueba de Wilcoxon signed-rank para más de dos muestras relacionadas.

Analiza el número de rachas (secuencias de valores similares) en la secuencia. No asume una distribución normal de las diferencias. Es útil cuando los datos no cumplen los supuestos de normalidad.