Lección 3 del curso Estadística Inferencial Paramétrica.
En la lección anterior vimos las pruebas de normalidad, que permiten determinar si nuestros datos tienen o no una distribución normal (o Gaussiana) y que son un pre-requisito para aplicar las pruebas estadísticas paramétricas que veremos en los próximos módulos de este curso.
En esta lección veremos un segundo conjunto de pruebas que nos permitirán determinar si los datos que estamos analizando tienen homocedasticidad (o varianzas iguales), una condición que se debe satisfacer si queremos aplicar la prueba t para muestras independientes o el análisis de varianza (ANOVA) que veremos más adelante en el curso.
Así que veamos cuáles son las pruebas más usadas para determinar la homocedasticidad en nuestros datos y cómo implementarlas de forma muy sencilla con ayuda de Python:
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Como acabamos de ver, las principales pruebas de homocedasticidad que podemos aplicar son el uso de gráficos de caja o «box plots» (prueba gráfica) y la prueba de Bartlett (prueba estadística). En el caso de esta última debemos tener en cuenta que se trata de una prueba que se aplica siempre y cuando los datos tengan una distribución normal (lo cual se puede verificar usando las pruebas vistas en la lección anterior).
Además, vimos que resulta muy sencillo implementar estas dos pruebas con ayuda de Python, bien sea usando librerías como Matplotlib o Seaborn (para los «box plots») o de la librería Scipy (para la prueba de Bartlett).
Así que con esto ya hemos completado este primer módulo del curso, donde hemos visto los principales conceptos asociados a las pruebas de hipótesis y además hemos visto qué son y cómo usar Python para aplicar las pruebas de normalidad y de homocedasticidad a nuestros datos.
Con esto ya estamos listos para comenzar a ver las pruebas estadísticas paramétricas más usadas en Ciencia de Datos. Así que en el segundo módulo del curso comenzaremos hablando de las pruebas z (o z-tests) y específicamente en la próxima lección veremos en detalle la prueba z de una muestra.
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