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Actualizado el 23 de agosto de 2021, por Luis Benites.
En general, una distribución no central es una transformación de una distribución normal . Estas transformaciones están definidas por parámetros de no centralidad ; Si un parámetro de no centralidad (σ) es cero, se denominan distribuciones centrales . Si σ es cualquier cosa menos cero, entonces son distribuciones no centrales.
El término «distribución no central» puede referirse a una de varias familias de distribuciones de probabilidad:
Distribuciones Centrales vs. No Centrales
En estadísticas elementales , por lo general se tratará con las versiones centrales de estas distribuciones, que son casos especiales (con σ = 0) de las distribuciones generalizadas. Estos ocurren cuando la hipótesis nula es verdadera; Dan como resultado las tablas que se encuentran en la parte posterior de los libros de texto de estadística.
Distribución F central y no central.
Como ejemplo, la distribución F resulta de una razón de χ 2 variables aleatorias dividida por grados de libertad. La distribución F central es un caso especial de la distribución F no central donde el numerador es una variable aleatoria central de chi-cuadrado.
Uso de Distribución No Central en Cálculos de Potencia
La distribución no central se usa principalmente para calcular el poder estadístico , aunque también se puede usar para calcular intervalos de confianza en el tamaño del efecto estandarizado d de Cohen [2].
Una distribución no central ocurre cuando la distribución cambia porque la hipótesis alternativa es verdadera. Más formalmente, la distribución no central está definida por un NCP que mide «… el grado en que una hipótesis nula es falsa» (Kirk, 2012). A medida que aumenta el NCP, la distribución se desplaza hacia la derecha; El resultado es que se puede encontrar un porcentaje mayor de la curva a la derecha del valor crítico para un nivel alfa elegido . En otras palabras, aumentar los NCP da como resultado un mayor poder estadístico.
Referencias
[1] Kirk, R. (2012). Diseño Experimental: Procedimientos para Ciencias del Comportamiento . Publicaciones SAGE.[2] Cumming, G, Cómo la distribución no central consiguió su joroba. Recuperado el 28 de mayo de 2021 de: https://www.stat.auckland.ac.nz/~iase/publications/17/C106.pdf
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