La prueba de Kolmogorov-Smirnov determina si los datos de una muestra provienen de una distribución teórica específica, como una normal. Se usa para variables cuantitativas continuas y muestras mayores de 50. Compara la distribución empírica de los datos con la distribución teórica para verificar si son consistentes.

1. KOLMOGOROV-SMIRNOV (CON
CORRECCIÓN LILLEFORS).

2. Que es?
◦ En estadística, la prueba de Kolmogórov-
Smirnov (también prueba K-S) es una prueba no
paramétrica que determina la bondad de ajuste
de dos distribuciones de probabilidad entre sí.

3. Objetivo
◦ El objetivo de esta prueba de bondad de ajuste es señalar y determinar
si los datos estudiados o mediciones muestrales proviene de una
población que tiene una distribución teórica determinada

4. ◦ Conocida como prueba K-S, es una prueba de
significación estadística para verificar si los
datos de la muestra proceden de una
distribución normal. Se emplea para variables
cuantitativas continuas y cuando el tamaño
muestral es mayor de 50.

5. ◦ Las pruebas de bondad de ajuste se utilizan
para contrastar si los datos de la muestra
pueden considerarse que proceden de una
determinada distribución o modelo de
probabilidad.
◦ Para comprobar la hipótesis nula de que la
muestra ha sido extraída de una población
con distribución de probabilidad normal se
puede realizar un estudio gráfico y/o
analítico.

6. Ventajas
No hay pérdida de información por
agrupamiento
 Válido para muestras pequeñas (para
muestras intermedias es más potente)
Permite calcular un intervalo de confianza
para la distribución de probabilidad de la
población
Desventajas
 La distribución teórica debe ser continua
(aunque existen modificaciones para
distribuciones discretas no se puede aplicar
a variables cualitativas)
 No se pueden conocer los valores críticos si
se calculan estimaciones de los parámetros
poblacionales a partir de la muestra.