4.1 Procedimiento de la prueba de reacciones extremas de Moses
4.2 Dócima de hipótesis de la prueba de reacciones extremas de Moses
4.3 Caso de aplicación de la prueba de reacciones extremas de Moses
5. Prueba de rachas de Wald-Wolfowitz
5.1 Procedimiento de la prueba de rachas de Wald-Wolfowitz
5.2 Dócima de hipótesis de la prueba de rachas de Wald-Wolfowitz
5.3 Ejemplo de aplicación de la prueba de rachas de Wald-Wolfowitz
Capítulo 5. Caso de k muestras relacionadas
1. Prueba Q de Cochran
1.1 Procedimiento de la prueba Q de Cochran
1.2 Dócima de hipótesis de la prueba Q de Cochran
1.3 Ejemplo de aplicación de la prueba Q de Cochran
2. Prueba de Friedman
2.1 Procedimiento de la prueba de Friedman
2.2 Dócima de hipótesis de la prueba de Friedman
2.3 Caso de aplicación de la prueba de Friedman
3. Prueba W de Kendall
3.1 Procedimiento de la prueba W de Kendall
3.2 Dócima de hipótesis de la prueba W de Kendall
3.3 Ejemplo de aplicación de la prueba W de Kendall
Capítulo 6. Caso de k muestras independientes
1. Prueba ji-cuadrado
1.1 Procedimiento de la prueba ji-cuadrado
1.2 Dócima de hipótesis de la prueba ji-cuadrado
1.3 Caso de aplicación de la prueba ji-cuadrado
2. Prueba de Kruskal-Wallis
2.1 Procedimiento de la prueba de Kruskal-Wallis
2.2 Dócima de hipótesis de la prueba de Kruskal-Wallis
2.3 Caso de aplicación de la prueba de Kruskal-Wallis
3. Prueba de la mediana
3.1 Procedimiento de la prueba de la mediana
3.2 Dócima de hipótesis de la prueba de la mediana
3.3 Caso de aplicación de la prueba de la mediana
4. Prueba Jonckheere
4.1 Procedimiento de la prueba Jonckheere
4.2 Dócima de hipótesis de la prueba Jonckheere
4.3 Caso de aplicación de la prueba Jonckheere
Capítulo 7. Medidas no paramétricas de correlación
1. Medidas de asociación basadas en la distribución ji-cuadrado
1.1 Coeficientes de asociación
1.2 Caso de aplicación de las medidas de asociación basadas en la distribución ji-cuadrado
2. Coeficiente de correlación por rangos de Spearman
2.1 Procedimiento de cálculo del coeficiente de correlación por rangos de Spearman
2.2 Dócima de hipótesis del coeficiente de correlación por rangos de Spearman
2.3 Caso de aplicación del coeficiente de correlación por rangos de Spearman
3. Coeficiente de correlación por rangos de Kendall
3.1 Procedimiento de cálculo del coeficiente de correlación por rangos de Kendall
3.2 Dócima de hipótesis del coeficiente de correlación por rangos de Kendall
3.3 Caso de aplicación del coeficiente de correlación por rangos de Kendall
1. Distribución normal estándar
2. Distribución ji-cuadrado
3. Distribución T-Student
4. Valores críticos de la prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
5. Valores críticos de la prueba de rachas
6. Valores críticos de la prueba Jonckheere
7. Valores críticos de la tau de Kendall
8. Coeficiente de concordancia de Kendall
9. Distribución binomial
Introducción
La metodología empleada para un análisis estadístico consiste en identificar las técnicas y los métodos de muestreo que van a ser de utilidad para la recopilación de datos; hacer una evaluación de la calidad de los instrumentos a diseñar para recopilar los datos; aplicar las técnicas estadísticas de clasificación, presentación, reducción y generalización para cuantificar los datos; e interpretar los resultados para establecer las afirmaciones sobre el problema de estudio.
La investigación cuantitativa se desarrolla con el objeto de obtener información que permita conocer una situación problemática de manera fehaciente y, por ende, determinar el modelo adecuado para su medición, interpretación y generalización.
Este proceso tiene como referente al positivismo, en el que se indicaba que solo se podía obtener conocimiento a partir de lo que estaba permitido por las ciencias, es decir, se consideraba a la ciencia como el único medio en condiciones de solucionar, en el transcurso del tiempo, todos los problemas humanos y sociales que hasta entonces habían ocurrido.
Ahora bien, en la investigación cuantitativa estadística, se enfatiza la medición objetiva, la demostración de la causalidad y la generalización de los resultados obtenidos. Para ello, es necesario que los procedimientos de recopilación de los datos sean de forma estructurada y sistemática. En el análisis estadístico de los datos y en su alcance, el propósito es la búsqueda de leyes generales de la conducta de los individuos, sujetos u objetos que se observan con base en las mediciones que se han obtenido de ellos.
En ese sentido, se puede indicar que el enfoque cuantitativo de la investigación permite recopilar y analizar datos sobre las características de la población bajo estudio, esto es, sobre sus variables, con el fin de obtener el conocimiento de sus propiedades y fenómenos medidos de forma cuantitativa.
Los elementos del planteamiento del problema de investigación en el enfoque cuantitativo son los siguientes: la determinación del problema, la formulación del problema, los objetivos generales y específicos, la importancia y los alcances de la investigación, y la limitación del problema. En la determinación del problema, se presenta la idea central de la investigación, es decir, se indican el objetivo, las preguntas y la