Proyecto Final Educación Superior Dinámico

PRUEBA DE RYAN-JONIERPRUEBA DE SHAPPIRO-WILK

Autores:Javier Cortes Gayosso,Mario Ortega Urbina

XX/XX/20XX

PRUEBA DE RYAN-JONIER

La prueba de Ryan-Jonier, también conocida como prueba de bondad de ajuste de Ryan-Joiner , es una herramienta estadística que se utiliza para verificar si un conjunto de datos sigue una distribución normal. Es similar a la prueba de Shapiro-Wilk, pero a menudo se usa en software como Minitab para realizar este análisis.

Características principales:Propósito : Determinar si una muestra de datos proviene de una población con distribución normal.Método : Evalúa la valoración entre los valores de los datos ordenados y los valores esperados de una distribución normal.Resultados : Genera un estadístico𝑅R, donde un valor más cercano a 1 indica que es más probable que los datos sean normales.

Ventajas y limitaciones:Ventajas :Es eficiente para detectar desviaciones de la normalidad.Proporciona resultados claros y numéricos.Limitaciones :Sensible a tamaños de muestras pequeños o muy grandes.Los datos deben ser independientes.

La prueba de Shapiro-Wilk es un método estadístico ampliamente utilizado para evaluar si un conjunto de datos sigue una distribución normal. Es particularmente eficaz en muestras pequeñas o moderadas, aunque también puede aplicarse en tamaños de muestras más grandes.

PRUEBA DE SHAPPIRO-WILK

Características principales

Propósito : Verificar si los datos provienen de una población con distribución normal.Método :Se basa en la relación entre los datos observados y los valores esperados bajo una distribución normal.Calcular un estadísticoYoYo, donde un valor cercano a 1 indica normalidad.Rango de aplicación :Generalmente se usa con tamaños de muestra entre 3 y 50, aunque puede extenderse hasta 2000 datos dependiendo del software o implementación.

Desventajas de la prueba de Shapiro-WilkAsume independencia : Los datos deben ser independientes. Si no lo son, los resultados pueden ser inválidos.Limitada a un rango de tamaños de muestras : Aunque puede aplicarse en tamaños mayores, es menos efectiva con muestras extremadamente grandes o pequeñas (< 3 observaciones).No identifica la causa específica de no normalidad : Solo indica que los datos no son normales, pero no proporciona información sobre la forma de la distribución (asimetría, multimodalidad, etc.).

Ventajas de la prueba de Shapiro-WilkAlta sensibilidad : Es una de las pruebas más potentes para detectar desviaciones de la normalidad, especialmente en muestras pequeñas (de 3 a 50 observaciones).Amplia aceptación : Es reconocido y utilizado en múltiples campos, como biología, psicología y estadística aplicada.Facilidad de interpretación : El valor p ofrece una forma clara de decidir si los datos son normales o no.Detecta diferentes tipos de no normalidad : Es efectiva para identificar asimetría, curtosis u otras desviaciones significativas de la normalidad.

• Prezi, J. H. O. (s. f.). Prueba de Ryan - Joiner. prezi.com. https://prezi.com/kciec5rufz5p/prueba-de-ryan-joiner/
• Tapia, C. E. F., & Cevallos, K. L. F. (s. f.). PRUEBAS PARA COMPROBAR LA NORMALIDAD DE DATOS EN PROCESOS PRODUCTIVOS: ANDERSON-DARLING, RYAN-JOINER, SHAPIRO-WILK y KOLMOGÓROV-SMIRNOV. https://portal.amelica.org/ameli/journal/341/3412237018/html/index.html
• De Trabajo Final, B. (2023, 2 noviembre). Prueba de Shapiro-Wilks ¿Cómo se mide la normalidad de datos? Ejemplos de aplicación. Trabajo Final. https://trabajofinal.es/prueba-shapiro-normalidad-ejemplo/

referencias