Pruebas de Normalidad y Muestras Independientes

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¿Qué es una prueba de normalidad?

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Una prueba de normalidad es un procedimiento estadístico para verificar si los datos siguen una distribución normal.

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¿Cuáles son las pruebas más comunes para verificar la normalidad?

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Prueba de Shapiro-Wilk, prueba de Kolmogorov-Smirnov, prueba de Anderson-Darling, prueba de Lilliefors.

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¿Qué hipótesis se plantea en una prueba de normalidad?

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La hipótesis nula es que los datos son normalmente distribuidos.

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¿Qué es una muestra independiente en estadística?

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Una muestra independiente es un conjunto de observaciones donde la selección de un elemento no influye en la selección de otro.

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¿Cuándo se utilizan pruebas de muestras independientes?

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Se utilizan para comparar dos grupos no relacionados.

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¿Cuál es la diferencia entre una prueba paramétrica y una no paramétrica?

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Las pruebas paramétricas requieren supuestos sobre la distribución de los datos, mientras que las no paramétricas no los requieren.

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¿Qué es el test de Shapiro-Wilk?

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El test de Shapiro-Wilk es una prueba para verificar la normalidad de una distribución de datos.

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¿Cómo se interpreta el valor p en una prueba de normalidad?

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El valor p indica la probabilidad de que los datos sean normales; un valor p bajo (<.05) sugiere que no lo son.

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¿Qué condiciones deben cumplirse para realizar una prueba de muestras independientes?

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Las muestras deben ser aleatorias, independientes, y las poblaciones deben tener distribuciones normales y varianzas homogéneas.

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¿Qué es el test de Kolmogorov-Smirnov y cuándo se utiliza?

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El test de Kolmogorov-Smirnov se utiliza para comparar distribuciones de probabilidad.