Aplicar pruebas no paramétricas en análisis experimental

Diseño experimental en Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Cuándo usar pruebas no paramétricas

Supuestos de pruebas paramétricas no cumplidos
Datos en escala ordinal o no normales
Robustas a outliers y datos no lineales

Distribución sesgada

Explorar métodos no paramétricos

Métodos no paramétricos para datos que no cumplen supuestos clásicos
Mann-Whitney U: compara dos grupos independientes
Kruskal–Wallis: compara más de dos grupos

Distribución no normal

Visualizar datos no paramétricos

Gráficos de violín: visualiza distribuciones por grupo

condensed_data = mineral_rocks[mineral_rocks['RockType'].isin(['Igneous', 'Metamorphic'])]

sns.violinplot(x='RockType', y='MineralHardness', data=condensed_data)

Gráfico de violín de Dureza Mineral por tipo de roca (Ígneas vs Metamórficas)

Visualizar datos no paramétricos

Boxen plot: mejor detalle de la forma de la distribución

sns.boxenplot(x='RockType', y='MineralHardness', data=mineral_rocks)

Boxen plot de la distribución de Dureza Mineral por tipo de roca

Pruebas no paramétricas: Mann-Whitney U

from scipy.stats import mannwhitneyu, kruskal
u_stat, u_pval = mannwhitneyu(
    mineral_rocks[mineral_rocks['RockType'] == 'Igneous']['MineralHardness'],
    mineral_rocks[mineral_rocks['RockType'] == 'Sedimentary']['MineralHardness']
)

print(f"Mann-Whitney U test p-value: {u_pval:.4f}")

Mann-Whitney U test p-value: 0.9724

Pruebas no paramétricas: Kruskal–Wallis

k_stat, k_pval = kruskal(
    mineral_rocks[mineral_rocks['RockType'] == 'Igneous']['MineralHardness'],
    mineral_rocks[mineral_rocks['RockType'] == 'Sedimentary']['MineralHardness'],
    mineral_rocks[mineral_rocks['RockType'] == 'Metamorphic']['MineralHardness']
)

print(f"Kruskal-Wallis test p-value: {k_pval:.4f}")

Kruskal-Wallis test p-value: 0.0630

¡Vamos a practicar!

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