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Alumnos

Plan de estudios de Curso de estadística no paramétrica

CURSO DE ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA. Realiza este curso online y aprovecha las ventajas que te ofrece la metodología online de Euroinnova. Dale a tu carrera el impulso que te mereces y conviértete en el profesional que siempre has deseado.

Resumen salidas profesionales
de Curso de estadística no paramétrica
La estadística es una rama de las matemáticas que estudia el uso y el análisis proveniente de una muestra representativa de datos. la estadística puede ser descriptiva o diferencial y dentro de esta última, se pueden encontrar pruebas paramétricas y no paramétricas. Con el presente curso se aportaran los conocimientos necesarios para adentrarse en el mundo de la estadística no paramétrica.
Objetivos
de Curso de estadística no paramétrica
- Indicar las ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos. - Identificar las principales características tanto de las pruebas paramétricas como de las pruebas no paramétricas. - Identificar las principales pruebas no paramétricas: pruebas para una muestra, pruebas para dos muestras y k muestras relacionadas y pruebas para dos muestras y k muestras independientes.
Salidas profesionales
de Curso de estadística no paramétrica
Estadística, Matemática, Investigación
Para qué te prepara
el Curso de estadística no paramétrica
El curso en estadística no paramétrica se ajusta a la introducción de la estadística no paramétrica en el ámbito de la estadística. La obtención del título certifica haber superado los contenidos que en el mismo se desarrollan y haber alcanzado los objetivos descritos.
A quién va dirigido
el Curso de estadística no paramétrica
El curso en estadística no paramétrica se encuentra dirigido a los profesionales del mundo de la estadística aplicada, concretamente aquellos interesados en las pruebas no paramétricas y, a todas aquellas personas que sientan interés por adquirir conocimientos relacionados con la estadística inferencial.
Metodología
de Curso de estadística no paramétrica
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Curso de estadística no paramétrica

Descargar GRATIS
el temario en PDF
  1. Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
  2. - Tipos de datos: cualitativos y cuantitativos

  3. Características de las pruebas
  4. - Características de las pruebas paramétricas

    - Características de las pruebas no paramétricas

  5. Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
  6. - Ventajas del uso de métodos no paramétricos

    - Desventajas del uso de métodos no paramétricos

  7. Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
  8. - Principales pruebas no paramétricas

    - Clasificación de las pruebas no paramétricas

  1. Pruebas no paramétricas para una muestra
  2. Chi-cuadrado o ji-cuadrado
  3. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
  4. Prueba binomial
  5. Prueba de rachas
  1. Prueba de los signos
  2. Prueba del rango con signo de Wilcoxon
  3. Prueba de McNemar
  1. Pruebas para k muestras relacionadas
  2. Prueba de Cochran
  3. Prueba de Friedman
  4. Coeficiente de concordancia de W de Kendall
  1. Pruebas para dos muestras independientes
  2. Prueba U de Mann Whitney
  3. Prueba de Wald-Wolfowitz
  4. Prueba de reacciones extremas de Moses
  5. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras
  1. Pruebas no paramétricas para K muestras independientes
  2. Prueba de la mediana
  3. Prueba H de Kruskal-Wallis
  4. Prueba de Jonckheere-Terpstra

Titulación de Curso de estadística no paramétrica

TITULACIÓN expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
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Información complementaria

Curso de Estadística no Paramétrica

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Curso de Estadística no Paramétrica

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¿Qué es Estadística no paramétrica?

Las pruebas no paramétricas, también conocidas como pruebas de distribución libre, son las que se basan en determinadas hipótesis, pero lo datos observados no tienen una organización normal. Generalmente, las pruebas no paramétricas contienen resultados estadísticos que provienen de su ordenación, lo que las vuelve más fáciles de comprender.

Las pruebas no paramétricas tienen algunas limitaciones, entre ellas se encuentra que no son lo suficientemente fuertes cuando se cumple una hipótesis normal. Esto puede provocar que no sea rechazada, aunque sea falsa. Otra de sus limitaciones es que necesitan que la hipótesis se cambie cuando la prueba no corresponde a la pregunta del procedimiento si la muestra no es proporcional.

Algunas de las características de las pruebas no paramétricas son:

  • Es un método de medición difícil de aplicar.
  • Es necesario realizar pruebas de hipótesis.
  • Las hipótesis son estrictas.
  • Las observaciones deben de ser independientes.

Tipos de pruebas no paramétricas y sus aplicación

Los tipos de pruebas no paramétricas son:     

  • Prueba de signos de una muestra   
  • Prueba de los rangos con signo de Wilcoxon    
  • Prueba U de Mann-Whitney    
  • Prueba de Kruskal-Wallis    
  • Prueba de la mediana de Mood    
  • Prueba de Friedman

Ventajas de las pruebas no paramétricas 

Las ventajas de las pruebas no paramétricas son:     

  • Pueden utilizarse en diferentes situaciones, ya que no deben de cumplir con parámetros estrictos.    
  • Generalmente, sus métodos son más sencillos, lo que las hace más fácil de entender.    
  • Se pueden aplicar en datos no numéricos.    
  • Facilita la obtención de información particular más importante y adecuada para el proceso de investigación.

Desventajas de las pruebas no paramétricas 

Las desventajas de las pruebas no paramétricas son:     

  • No son pruebas sistemáticas.    
  • La distribución varía, lo que complica seleccionar la elección correcta.    
  • Los formatos de aplicación son diferentes y provoca confusión.    
  • Es posible que se pierda información porque los datos recolectados se convierten en información cualitativa.    
  • Es posible que se necesite tener fuentes y un respaldo con más peso. 
  • Este tipo de estadísticas se pueden utilizar sin el tamaño de la muestra o la estimación de cualquier parámetro relacionado del que no se tenga información. Dado que las suposiciones son menores, pueden aplicarse de múltiples formas.

Diferencias entre las pruebas no paramétricas y las pruebas paramétricas

Pruebas no paramétricas

  • Mayor potencia estadística.
  • Se aplican en variables categóricas.
  • Se utilizan para muestras pequeñas.
  • No se conoce la forma de distribución de datos.
  • No hacen muchas suposiciones.
  • Exigen una menor condición de validez.
  • Mayor probabilidad de errores.
  • El cálculo es menos complicado de hacer.
  • Las hipótesis se basan en rangos, mediana y frecuencia de datos.
  • Los cálculos no son exactos.

Pruebas paramétricas

  • Menor potencia estadística.
  • Se aplican en variables normales o de intervalo.
  • Se utilizan para muestras grandes.
  • Su distribución de datos es normal.
  • Hacen muchas suposiciones.
  • Exigen mayor condición de validez.
  • Menor probabilidad de errores.
  • Las hipótesis se basa en datos numéricos.
  • No toma en cuenta los valores perdidos para obtener información.

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Preguntas al director académico sobre el Curso de estadística no paramétrica

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