OCHO PASOS PARA EL DESARROLLO DE UNA INVESTIGACIÓN El libro tiene el propósito de facilitar al estudiante el proceso de realizar una investigación y presentarla de forma escrita de una manera simple y útil para todo nivel académico. En cada paso se ofrece una explicación directa con consejos prácticos del autor. Y para el escrito se incluye una guía que facilita el desarrollo estructural del informe. El formato esta hecho de forma que puedas seguir paso a paso el proceso investigativo desde concebir la idea hasta llegar a las conclusiones. El texto facilita el camino en áreas de dificultad para la mayoría de los estudiantes. Cómo concebir el tema de la investigación. Cuáles son las partes de una investigación. Qué se debe incluir en cada parte del escrito. Cómo se definen las variables. Cómo se clasifican los datos. Cómo se hace una encuesta. Cómo se hacen las preguntas de investigación Cómo se hacen las hipótesis. Cómo se calcula la muestra. Cómo se analizan los datos. Qué estadísticas debe usar para la investigación. Dónde se consiguen las referencias y como se organizan. Dónde, cómo y cuándo citar. Qué se debe incluir en la conclusión Y muchas otras áreas en que podrás aclarar dudas y facilitar el desarrollo completo de tu investigación. Para adquirir un ejemplar de libro puede contactar al autor en: drwalterlopezmoreno@gmail.com también puede ir al siguiente enlace: http://ochopasos.tk

1. SUPLEMENTO 1 Parte 2
Estadísticas No Paramétricas
para el análisis de datos
Dr. Walter López Moreno
2012
DERECHOS RESERVADOS 2012

2. Las pruebas y cómputos estadísticos no paramétricos
Moda
Mediana
Rango
La ji-cuadrado o 2
Coeficiente de correlación de Spearman
Prueba Kendall Tau(t)
Prueba Kruskal-Wallis
Prueba de Mann-Whitney
Wilconxon signed-rank
Prueba para la confiabilidad de un instrumento
Alfa de Cronbach

3.  En la estadística no paramétrica no existe la normalidad en la
distribución de los datos.
 Por lo general, ocurre en tamaño de muestras menores de 30
unidades y en niveles de datos nominal y ordinal.
 Se utiliza en los casos en que el nivel de intervalos y de razón
no tenga una distribución normal y estén clasificados por
categorías.

4. La moda es el valor o respuesta que más se repite. ¿Cuál es la moda en las siguientes
contestaciones en los tamaños de ropa pequeño P, mediano M y grande G:
(P, G, M, P, G, P, M, G, P)
El que más se repite es P. Por lo tanto, la moda es el tamaño pequeño.
La fórmula para determinar la moda en datos agrupados es la siguiente:
Donde:
L1 = Límite inferior de la clase de mayor frecuencia (donde está la moda).
W = Ancho de la clase.
d1 = Frecuencia de la clase en donde está la moda menos la frecuencia de la clase
anterior.
d2 = Frecuencia de la clase en donde está la moda menos la frecuencia de la siguiente
clase.
Lea en la página 192 cómo determinar la moda de datos agrupados.

5.  Es el valor del medio luego de ordenar los datos. Por
ejemplo si tenemos el conjunto de datos (6, 3, 2, 3, 2).
 Primero se ordenan ( 2, 2, 3, 3, 6).
 La mediana es el número tres ya que es el dato con la
posición del centro.
 Cuando tenemos un grupo de datos con cantidad par se
ordenan y luego se determina el promedio de los dos
números con las posiciones del centro.
Lea en la página 193 cómo determinar la mediana en datos agrupados.

6. Se usa para saber la diferencia entre los
valores extremos dentro de un conjunto de
datos.
Se determina restando el dato mayor del dato
menor. Por ejemplo si tenemos los siguientes
datos:
(5, 6, 1, 9, 3, 1, 5, 10) el rango es: 10 – 1 = 9

7. La prueba del signo es parecida a la de
Wilconxon signed-rank, pero para datos de
nivel ordinal.
Es útil para hipótesis donde se comparan los
datos de una muestra con la mediana de la
población.
También es útil para saber si dos muestras son
iguales a cierto nivel de significancia.
Lea el ejemplo de la página 195.

8.  Se usa para determinar si las frecuencias
encontradas en una muestra difieren
marcadamente de las frecuencias establecidas
o esperadas en una hipótesis.
 Es muy práctico para relacionar las variables
de una tabla de contingencia.
Lea en la página 168 cómo determinar el promedio de datos agrupados.

9.  Es útil para correlacionar dos variables de nivel ordinal, tal y como ocurre
en encuestas donde se le solicita al encuestado que coloque en orden de
preferencia varias alternativas, comparando los atributos o criterios bajo
su consideración.
 Un ejemplo sería si se requiere que se coloque en orden la preferencia,
utilizando 1 como “mejor” y 5 como “peor” entre cuatro marcas de tenis
basándose en dos variables: diseño y comodidad.
 Al igual que ocurre con la correlación de Pearson, si el resultado es una
correlación perfecta, los resultados serán -1 para una correlación
negativamente perfecta y +1 para una correlación positivamente perfecta.
Lea en la página 168 cómo determinar el promedio de datos agrupados.

10.  Se usa para correlacionar dos
variables discretas.
 Es similar al coeficiente de
Spearman.
Lea en la página 168 cómo determinar el promedio de datos agrupados.

11. Es una prueba no paramétrica utilizada como
alternativa a la prueba paramétrica de análisis de
varianza (One Way ANOVA).
Conocida como la prueba H, úitil para comparar tres
o más medianas.
Se puede usar con datos de nivel ordinal.
Si la distribución no es normal, se puede utilizar con
datos de nivel de intervalo y de razón.
Lea el ejemplo de la página 199.

12. Es una prueba similar a la prueba paramétrica t para
dos muestras.
Es útil para comparar la mediana de dos poblaciones
utilizando dos muestras independientes.
Por ejemplo, se puede probar la hipótesis sobre la
igualdad entre las medianas de las dos muestras
escogidas de dos poblaciones distintas.
También se pueden comparar los promedios de dos
poblaciones que no tengan una distribución normal.
Lea el ejemplo de la página 204.

13. Es similar a la prueba paramétrica t para una
muestra.
Se utiliza para comparar las medianas de dos
muestras dependientes o comparar la mediana de
una muestra y un valor esperado.
Es muy apropiada cuando se quieren demostrar los
resultados de una prueba antes y después.
Lea los pasos y el ejemplo desde la página 204.

14. Se utiliza como un indicador de la confiabilidad de un
cuestionario.
El uso de la del coeficiente es independiente del tipo
de estadística paramétrica o no paramétrica.
El resultado del coeficiente tiene un rango desde 0
hasta 1. En la medida en que el valor se acerca a 1,
mayor es la correlación existente entre las
variables.
Lea los pasos y el ejemplo desde la página 214

15. Asignación para repaso de conceptos: Leer el
Suplemento 1 y contesta los ejercicios 3, 26, 27
TRABAJO individual: Ejercicios 28 y 29
TRABAJO en Grupo: Ejercicios 30 al 32

19. Puedes obtener información y ayudas
adicionales en la página WEB del libro
http:/www.ochopasos.tk
Para adquirir el libro escribe al autor a su
correo electrónico:
drwalterlopezmoreno@gmail.com