Manual de estadística no paramétrica aplicada a los negocios

Carlos Caycho Chumpitáz · Carlos Castillo Crespo · Victor Merino Escalante

Aug 2020 · Universidad de Lima

About this ebook

Muchas de las investigaciones en el campo de los negocios utilizan variables cuyos datos son de tipo cualitativo o categórico, en las que no es posible la aplicación de las técnicas paramétricas. Ante esta situación, y debido a que no se dan las condiciones para utilizar los métodos de la inferencia estadística, dada la rigidez en su aplicación, los investigadores se ven limitados a desarrollar solamente un análisis descriptivo y de resumen de los datos. Desde esta óptica, la estadística no paramétrica se presenta como una alternativa de solución, con una serie de técnicas y procedimientos que permiten realizar el análisis de dichos datos evitando las restricciones de la estadística inferencial clásica. En este manual, se presenta un conjunto de técnicas no paramétricas referidas a una muestra, seguido de los casos de dos o más muestras relacionadas, así como de dos o más muestras independientes; finalmente se encontrarán las muestras correspondientes a las medidas de asociación.

About the author

Carlos Caycho Chumpitaz Doctorando en Estadística Matemática de la Universidad del Santa, Áncash; maestro en Población por la FLACSO-México, y licenciado en Estadística por la Universidad de San Martín de Porres. Coordinador del área de métodos cuantitativos de la Facultad de Ciencias Empresariales y Económicas de la Universidad de Lima y profesor investigador del Instituto de Investigación Científica de la misma casa de estudios. Carlos Castillo Crespo Licenciado en Estadística por la Universidad Nacional de Trujillo, con estudios de especialización en educación superior en la Universidad Ricardo Palma. Coordinador de la asignatura de Estadística y Probabilidad II en la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad de Lima. Es coautor de los libros Estadística aplicada a la ingeniería y los negocios (2015) y Estadística descriptiva y probabilidades. Aplicaciones en la ingeniería y los negocios (2017). Victor Merino Escalante Ingeniero estadístico por la Universidad Nacional Agraria La Molina. Maestro en Estadística Matemática por el Centro Interamericano de Enseñanza de Estadística (CIENES) en convenio con la Universidad de Chile. Docente del área de estadística en la Universidad de Lima y en la Universidad Ricardo Palma.