Pruebas para comprobar la normalidad de datos en procesos productivos: Anderson-Darling, Ryan-Joiner, Shapiro-Wilk y Kolmogórov-Smirnov

El objetivo del presente artículo es determinar la normalidad de los datos, utilizando cuatro tipos de pruebas, a saber, Anderson-Darling, Ryan-Joiner, Shapiro-Wilk y Kolmogórov-Smirnov, aplicadas a los datos muestrales provenientes del registro de producción de la empresa objeto de estudio, ubicada...

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Κύριος συγγραφέας: Flores Tapia, Carlos Ernesto (author)
Άλλοι συγγραφείς: Flores Cevallos, Karla Lissette (author), (author)
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Έκδοση: 2021
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description El objetivo del presente artículo es determinar la normalidad de los datos, utilizando cuatro tipos de pruebas, a saber, Anderson-Darling, Ryan-Joiner, Shapiro-Wilk y Kolmogórov-Smirnov, aplicadas a los datos muestrales provenientes del registro de producción de la empresa objeto de estudio, ubicada en la ciudad de Ambato, Ecuador. Estas pruebas permiten determinar si la población de la cual se obtuvo la muestra sigue la distribución normal, identificación que resulta clave para la aplicación del procedimiento estadístico adecuado para el análisis de los datos en un determinado estudio y para la correspondiente contrastación de hipótesis cuando se requiere que, previamente se haya comprobado el supuesto de normalidad de los datos. Por otra parte, en esta investigación se demuestra la aplicabilidad y utilidad de estas pruebas a estudios de caso empresariales; las cuales pueden apoyarse en herramientas informáticas especializadas que agilitan los tiempos de procesamiento y ahorran costos significativos alas organizaciones, particularmente en escenarios complejos, como el generado por la actual crisis del COVID-19.
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