Curso de Postgrado: ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA

Profesor

Dr. Alejandro Farji-Brener

Introducción

El objetivo de este curso será brindar algunos conceptos de estadística no-paramétrica que permitan analizar los resultados que normalmente no pueden analizarse con la estadística tradicional. Este curso no desarrollará los aspectos matemáticos de la estadística no-paramétrica sino que se enfocará en la comprensión de su funcionamiento, enfatizando el uso y aplicación de estas pruebas a problemas concretos.

Número de horas de dictado

42 horas, las cuales incluyen clases teóricas (20 horas), práctica en computadoras (14 horas) y discusión de trabajos (8 horas).

Evaluación final:

Aplicación concreta de alguna prueba no-paramétrica a los datos propios de cada estudiante.

Programa detallado

Introducción: el concepto de las pruebas de hipótesis, significado del P, tipos de error y potencia, pruebas de una y dos
colas, supuestos de la estadística paramétrica y no-paramétrica, elección de la prueba. La esencia: el ranking.
Una muestra: Binomial, Kolmogorov-Smirnov, Rachas.
Dos muestras dependientes: Signos, Wilcoxon, MacNemar (datos nominales).
Dos muestras independientes. (3.1): pruebas de ajuste y proporciones (Fischer, Kolmogorov-Smirnov), X²: usos,
descomposición, cálculo de frecuencias esperadas (3.2) medianas: (mediana, Mann-Whitnney). Prueba de rachas de Wald-Wolfowitz y de Moses de reacciones extremas.
Varias muestras independientes: Kruskal-Wallis, comparaciones a posteriori.
Varias muestras dependientes: análisis de 2 vías en bloques de Friedman. Prueba de Cochram para datos nominales.
Correlación (Spearman, concordancia de Kendall) e introducción a la regresión logística.
Estadística circular: conceptos y algunas pruebas no-paramétricas.
Análisis multivariado: non-metric multidimensional sacling.

Referencias

Libros

Batschelet, E. 1981. Circular Statistics in Biology. Academic press, N. Y.

Conover WJ. 1980.Practical Nonparametrics Statistics. John & Willey, NY, 494 pp

Daniel WW. Applied nonparametric statistics. Houhton Mifflin Co., Boston, Mass 510 pp

Siegel, S. 1994. Estadística no-paramétrica. Quinta Edición. Editorial Trillas, México.

Sokal R & J. Rholf. 1979. Biometría. Editorial Blume, España.

Zar, J.. 1999. Biostatistical Análisis. Forth edition. Prentice may, N. J.

Artículos

Jonson D. 1995. Statistical sirens: the allure of nonparametrics. Ecology 76: 1998-2000.

Potvin C & D Roff. 1993. Distribution-free and robust statistical methods: viables alternatives to parametrics statistics?. Ecology 74:1617-1628.

Smith SM. 1995. Distribution-free and robust statistical methods: viable alternative to parametric statistics? Ecology 76: 1997-1998.

Stewart-Oaten, A. 1995. Rules and judgments in statistics: three examples. Ecology 76: 2001-2009.

Trexler JC & J Travis. 1993. Nontraditional regression analyses. Ecology 74: 1629-1637