Resumen de Kruskal-Wallis, Friedman and Mood nonparametric tests applied to business decision making

Carlos Ernesto Flores Tapia, Karla Lissette Flores Cevallos

• español

  El escenario post crisis del COVID-19 exige el mejoramiento continuo de la calidad de los productos y servicios ofertados sustentado en herramientas administrativas y estadísticas que optimicen la toma de decisiones empresariales. En tal virtud, en la presente investigación se aplican tres pruebas estadísticas no paramétricas -Kruskal-Wallis, Friedman y mediana de Mood- a tres estudios de caso con el objetivo de probar las hipótesis planteadas, respectivamente: si las distribuciones de las poblaciones de las unidades vendidas por una empresa distribuidora son iguales para tres tipos de insumos, si los niveles de estrés difieren o no para tres tipos de modalidades de trabajo en una comercializadora automotriz y si las medianas de rendimiento de producción en una empresa agrícola son iguales o no para cuatro variedades de frutas.  La solución se busca mediante procedimientos estándar para cada una de las pruebas no paramétricas.

• English

  The post COVID-19 crisis scenario demands continuous improvement in the quality of the products and services offered, supported by administrative and statistical tools that optimize business decision-making. In this research, three non-parametric statistical tests -Kruskal-Wallis, Friedman and Mood's median- are applied to three case studies in order to test the hypotheses posed, respectively: whether the distributions of the populations of the units sold by a distribution company are equal for three types of inputs, whether the stress levels differ or not for three types of work modalities in an automobile commercialization company and whether the medians of production yields in an agricultural company are equal or not for four varieties of fruit.  The solution is sought using standard procedures for each of the nonparametric tests.