Esta guía ilustra cómo realizar diversas pruebas no paramétricas. Para obtener información sobre correlaciones no paramétricas y medidas de asociación, consulte la página Correlaciones no paramétricas .
Pruebas no paramétricas de una muestra
- Desde una tabla de datos JMP abierta, seleccione Analizar > Distribución .
- Seleccione una o más variables continuas en "Seleccionar columnas" , haga clic en Y, Columnas y, finalmente, en Aceptar . En este ejemplo se utilizó la variable "Caballos de potencia".
- Desde la ventana del informe Distribuciones, haga clic en el triángulo rojo de la variable y seleccione Probar media .
- Introduzca el valor hipotético en "Especificar media hipotética" , marque la casilla " Rango con signo de Wilcoxon" y haga clic en "DE ACUERDO" . La hipótesis que se prueba con la prueba de rango con signo de Wilcoxon es: H0 : Mediana = 140 vs. HA : Mediana ≠ 140
Se proporcionan los siguientes resultados tanto para la prueba t de una muestra como para la prueba de rango con signo.
- Las estadísticas de prueba (la prueba t y la prueba de rangos con signo).
- Valores p para pruebas de una y dos colas. El valor p para la prueba de dos colas es próximo a Prob > |t|.
Use Car Physical Data.jmp (Help > Sample Data Folder)Utilice Car Physical Data.jmp (Ayuda > Carpeta de datos de muestra)
Pruebas no paramétricas de dos muestras y de una vía
- Seleccione Analizar > Ajustar Y por X.
- Seleccione una variable continua y haga clic en Y, Respuesta ; seleccione una variable categórica y haga clic en Factor X ; luego, haga clic en DE ACUERDO . Se mostrará la ventana de resultados del análisis unidireccional .
- Debajo del triángulo rojo, seleccione No paramétrico > Prueba de Wilcoxon / Prueba de Kruskal-Wallis para realizar el análisis y agregar los resultados al informe.
- Si la variable categórica solo tiene dos niveles, se mostrarán las estadísticas de prueba de aproximación normal y de aproximación de Chi-cuadrado y los valores p correspondientes.
- Si la variable tiene tres o más niveles, solo se realizará la aproximación Chi-Cuadrado .
Nota: la prueba de suma de rangos de Wilcoxon/Kruskal-Wallis a veces se denomina prueba de Mann-Whitney.
A test on Horsepower amount across two country levelsUna prueba sobre la cantidad de caballos de fuerza en dos niveles de país
test on Horsepower amount across three country levelsPrueba de la cantidad de caballos de fuerza en tres niveles de país
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