Cómo compensar un tamaño pequeño de la muestra en el Análisis Estadístico

En las estadísticas de análisis , que normalmente conoce a un parámetro de su población : se puede saber la media o la desviación estándar. Usted puede incluso utilizar un tamaño de muestra grande de hacer conjeturas acerca de lo que estos parámetros podrían estar en una población. Sin embargo , si el tamaño de la muestra es demasiado pequeña ( por ejemplo , es suficiente con una muestra de 10 estudiantes en una escuela de 2.000 alumnos) , cualquier parámetro que intenta calcular serán no ser exacta . En lugar de basarse en parámetros , seleccione un método estadístico no paramétrico para sus datos para compensar el pequeño tamaño de la muestra . Instrucciones Matemáticas 1

Determinar si el tamaño de la muestra es demasiado pequeña lo suficiente para ejecutar las pruebas no paramétricas . Como regla general , un tamaño de muestra de menos de 100 se considera " pequeña " en muchos aspectos. Los tres principales pruebas no paramétricas son Kolmogorov -Smirnov , prueba de Wilcoxon de pares y la prueba de los signos .
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Elija una prueba no paramétrica para funcionar con sus datos. Seleccione la prueba de Kolmogorov -Smirnov si desea detectar las diferencias entre las medias . Elegir la prueba de Wilcoxon de pares si desea clasificar las diferencias en las observaciones. De lo contrario , seleccione la prueba de los signos ,
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Determinar la importancia del estudio que está llevando a cabo. Un importante estudio sería uno que pueda estar en peligro la vida o la salud ( por ejemplo, que está estudiando la eficacia de un nuevo medicamento ) . Si los resultados de su estudio son importantes , ejecute los tres métodos no paramétricos y comparar los resultados .
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Ejecute una de las pruebas de sus datos mediante la representación gráfica de una distribución relevante y rechazar o aceptar la hipótesis nula hipótesis.