Análisis comparativo de pruebas de normalidad con muestras pequeñas y distribuciones alternativas simétricas
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Date
2015Author
Cabrera, Gabriela Pilar
Zanazzi, José Luis
Gonzalez, Laura Alicia
Zanazzi, José Francisco
Metadata
Show full item recordAbstract
El estudio de pruebas más potentes de ajuste al Modelo Normal Univariante, en los últimos años cobra
importancia, tanto en la investigación teórica como empírica. Evidencia de esto, es el desarrollo de un
gran número de estas pruebas; y la atención puesta en proporcionar al analista ayuda en la elección de
las pruebas más adecuadas para las necesidades particulares. Numerosos artículos se orientan a evaluar
la potencia de estas pruebas. Lamentablemente, la mayoría de las verificaciones existentes operan con
muestras de cincuenta o más datos. En cambio, en este trabajo se estima la potencia de diversos tests,
con muestras de diez y quince datos. Además se comprueba la potencia en situaciones donde la
distribución original es simétrica, lo cual es sin duda la peor condición para la prueba. Para estas
determinaciones, se realizan experimentos de simulación. Finalmente se concluye con una valoración
cualitativa sobre la conveniencia de las pruebas analizadas, recomendándose la implementación de la
prueba Shapiro-Wilk modificada por Rahman y Govindarajulu (1997). Esta prueba de normalidad
evidencia una mayor potencia empírica en términos generales, sin embargo con muestras pequeñas la
potencia de ese test es reducida, por lo que se considera imprescindible complementar el análisis con
otras herramientas. Cabe señalar que, el análisis de las pruebas de normalidad realizado coincide con
otros estudios, dado que las potencias para diez y quince datos, parecen compatibles con las reportadas
por otros autores, para tamaños de muestra mayores.El estudio de pruebas más potentes de ajuste al Modelo Normal Univariante, en los últimos años cobra
importancia, tanto en la investigación teórica como empírica. Evidencia de esto, es el desarrollo de un
gran número de estas pruebas; y la atención puesta en proporcionar al analista ayuda en la elección de
las pruebas más adecuadas para las necesidades particulares. Numerosos artículos se orientan a evaluar
la potencia de estas pruebas. Lamentablemente, la mayoría de las verificaciones existentes operan con
muestras de cincuenta o más datos. En cambio, en este trabajo se estima la potencia de diversos tests,
con muestras de diez y quince datos. Además se comprueba la potencia en situaciones donde la
distribución original es simétrica, lo cual es sin duda la peor condición para la prueba. Para estas
determinaciones, se realizan experimentos de simulación. Finalmente se concluye con una valoración
cualitativa sobre la conveniencia de las pruebas analizadas, recomendándose la implementación de la
prueba Shapiro-Wilk modificada por Rahman y Govindarajulu (1997). Esta prueba de normalidad
evidencia una mayor potencia empírica en términos generales, sin embargo con muestras pequeñas la
potencia de ese test es reducida, por lo que se considera imprescindible complementar el análisis con
otras herramientas. Cabe señalar que, el análisis de las pruebas de normalidad realizado coincide con
otros estudios, dado que las potencias para diez y quince datos, parecen compatibles con las reportadas
por otros autores, para tamaños de muestra mayores.