1. Prueba de bondad de ajuste
1.1. Esta prueba estadistica es de uso comun. siendo util requiere un solo nivel de medicion.Llevando con ella pruebas de Hipótesis, esta prueba compara Una distribución observada con con una distribución esperada.
1.1.1. las condiciones que deben satisfacer los datos para que la aplicación de las fórmulas sea correcta. El planteamiento general está relacionado con las llamadas pruebas de hipótesis, tema que se trató en la unidad previa.
2. Tabla de contigencia
2.1. Tambien conocidas como docimas de independencias, permite realizar pruebas de homogeneidad, estas pruebas son un arreglo en el conjunto de observaciones conforme a dos criterios clasificados.
2.1.1. Tiene como clasificacion un base de escalas nominales debido a su clasificacion dado que no sigue un orden. En ji cuadrada sirve para probar de una manera mas formal si esta tiene relación entre dos variables nominales.
3. Pruebas de independencia y homogeneidad.
3.1. Las pruebas de homogeneidad son utilizadas para determinar dos o mas muestras aleatorias obtenidas de una población las clasificaciones dan a entender que tienen algo en común.
3.1.1. Las pruebas de independencia son aplicadas para establecer si hay relación a los criterios de clasificación de la información.
4. Pruebas no parametricas.
4.1. Son mayormente utilizadas en muchos casos para el analisis de los datos observando, ordenando, ya que son dificiles de medir, tambien cuando no se tiene mucho conocimiento acerca del comportamiento de una poblacion.
4.1.1. Al concluir en los casos donde es imposible establecer formas de la distribución poblacional o cuando los datos ya están dados a escala ordinal, pudiendo ordenar por rangos, nombrado no paramétricos o libre distribución.
5. Prueba de Chi cuadrado
5.1. Esta se denomina Ji cuadrado, se debe a que la suma de las diferencias entre los valores observados y esperados seran igual a o. Haciendo necesario elevarlos al cuadrado para cuantificar la diferencia.
5.1.1. Ji es la suma de las fracciones que tienen por numerador al cuadrado de las diferencias entre las frecuencias realesy observadas, esperadas o teoricas.
6. Analisis de variables de un factor ANOVA.
6.1. El análisis de varianza ( analysis of variance , A nova ) es una herramienta estadística que permite probar la igualdad de tres o más medias poblacionales con los datos obtenidos con muestras de cada una de estas poblaciones.
6.1.1. Con el análisis de varianza podemos hacer inferencias acerca de si nuestras muestras se tomaron de poblaciones que tienen la misma media.El principal objetivo del análisis de varianza es identificar el factor o los factores que producen la variabilidad en un conjunto de datos.
6.1.1.1. Si un solo factor es el que produce esta variabilidad, entonces el análisis de varianza recibe el nombre de análisis de varianza de un solo factor o One-way A nova. Cada factor está asociado con un conjunto particular de datos o tratamientos.