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Prueba de Wilcoxon Y Prueba de Mann-Whitney

Estadostica dos

Created on June 28, 2023

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Transcript

Prueba de Wilcoxon Prueba de Mann-Whitney

Empezar

Introduccion

La prueba de Wilcoxon y la prueba de Mann-Whitney son dos métodos estadísticos utilizados para realizar comparaciones entre dos grupos independientes en términos de sus mediciones.

A continuación, se proporciona una breve descripción de cada método, su importancia, objetivo, aplicaciones, ventajas y desventajas, aplicación en la Ingeniería en Administración, características más importantes y procedimiento, seguido de una conclusión y referencias.

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La prueba de Wilcoxon y la prueba de Mann-Whitney

La prueba de Mann-Whitney

La prueba de Wilcoxon

La prueba de Wilcoxon, también conocida como la prueba de los rangos con signo

La prueba de Mann-Whitney, también conocida como la prueba U de Mann-Whitney

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Aplicaciones

Ambos métodos son importantes ya que permiten realizar comparaciones entre dos grupos sin asumir la normalidad de los datos y son adecuados para datos de escala ordinal o discreta. Además, son ampliamente utilizados en diversas áreas como la medicina, la psicología, las ciencias sociales y la ingeniería, entre otras.

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Caracteristicas de ambos metodos

La comparación de los rangos

Desventajas

Los rangos

Ventajas

...

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Procedimiento

Calcular

Establecer

los rangos para cada observación

las hipótesis nula y alternativa

Sumar

Determinar

si existen diferencias significativas.

los rangos y comparar el valor de prueba con el valor crítico correspondiente

Aplicacion en la carrera

En la Ingeniería en Administración

Estos métodos pueden aplicarse en estudios de evaluación de desempeño, comparación de productividad entre diferentes grupos o equipos, análisis de satisfacción del cliente, entre otros.

Conclusion

En conclusión, la prueba de Wilcoxon y la prueba de Mann-Whitney son dos métodos estadísticos no paramétricos ampliamente utilizados para realizar comparaciones entre dos grupos independientes o relacionados. Ambos métodos son adecuados para datos de escala ordinal o discreta y no requieren supuestos de normalidad. Sin embargo, también presentan algunas limitaciones en términos de eficiencia y poder estadístico. En la Ingeniería en Administración, estos métodos pueden ser útiles para realizar análisis comparativos en diversas áreas.

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Referencias

Wilcoxon, F. (1945). Individual comparisons by ranking methods. Biometrics Bulletin, 1(6), 80-83. Mann, H. B., & Whitney, D. R. (1947). On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other. Annals of Mathematical Statistics, 18(1), 50-60. Wilcoxon, F. (1945) "Individual Comparisons by Ranking Methods". Biometrics 1, 80-83. Freund, J.E. y Walpole, R.E. (1990). Estadística matemática con aplicaciones. Cuarta edición. México: PRENTICE HALL HISPANOAMERICANA S.A. · Mendenhall, W. (1990). Estadística para administradores. Segunda edición. México: Grupo Editorial Iberoamérica. · Miller, I. y Freund, J.E. (1986). Probabilidad y estadística para ingenieros. Tercera edición. México: PRENTICE HALL HISPANOAMERICANA S.A. · Miller, J. C. y Miller, J. N. (1993). Estadística para química analítica. Segunda edición. Wilmington, Delaware, E.U.A: Addison Wesley Iberoamericana, S.A. · Pérez, C. (2001). Técnicas estadísticas con SPSS. España: Pearson Education. · Pria Barros, M. C. (2001). Métodos no paramétricos. [En línea]. Cuba: Universidad de La Habana. Disponible en Word Wide Web: áhttp://www. Vcl.sld.cy/75 cm/facmedic/ webosalud/materiales/mnoparam. htmlñ [citado 10 de enero 2003] · Walpole, R. E. y Myers, R. H. (1992). Probabilidad y estadística. Cuarta edición. México: Mc GRAW-HILL. · Wayne, W. D. (1992). Bioestadística. Base para el análisis de las ciencias de la salud. Cuarta edición. México: Limusa.