La prueba de Kolmogorov-Smirnov es una prueba de bondad de ajuste que mide el grado de concordancia entre la distribución de una muestra de datos y una distribución teórica específica. Compara la función de distribución empírica acumulada de la muestra con la función de distribución teórica para determinar si la muestra proviene de la población teórica. Las hipótesis son que la distribución de frecuencias observada es o no es consistente con la distribución teórica.

1. PRUEBA KOLMOGOROV
SMIMOV
Presenta: Claudia Salinas

2. La prueba de Kolmogorov-smirnov
Es un procedimiento de bondad de ajuste que permite la medición del
grado de concordancia existente entre la distribución de un conjunto
de datos (muestra) y una distribución teórica específica.

3. HIPÓTESIS
• Ho: La distribución de frecuencias observada es consistente con la
distribución teórica
• H1: La distribución de frecuencias observada no es consistente con la
distribución teórica
• a= nivel de significancia de la prueba

4. Señalar y determinar si los datos
provienen de una población
OBJETIVO

5. Ventajas
• Más poderosa que la Chi cuadrada
• Facil de calcular y usar – no requiere agrupación de los datos
• El estadístico es independiente de la distribución de frecuencias
esperada/ depende del tamaño de la muestra

6. PRUEBA DE KOLMOGOROV – SMIRNOV (Contraste
sobre la forma de la distribución)
• F(X) es la función de distribución que hipotetizamos.
• Fs(X) es la probabilidad o proporción teórica de valores que deben ser
iguales o menores que x suponiendo cierta la hipótesis planteada.
• S(X) es la función de distribución obtenida en la muestra.
En resumen tendremos:
Hipótesis: H0: F (X) = Fs (X)
H1: F (X) ≠ Fs (X)
Muestra: n observaciones independientes. Estadístico de contraste:
│Dn│ = máxima │Fs (X) – S (X)│

8. Fuente de información
• http://www4.ujaen.es/~arortega/descargar/noparametricasSalumnos
.pdf