Análisis del efecto del redondeo en tests de normalidad mediante el uso de conjuntos aleatorios

M. Iturrate-Bobes, I. Montes, R. Pérez-Fernández

La medición y representación de variables aleatorias absolutamente continuas implica necesariamente un proceso de redondeo que conlleva pérdida de información. Esta pérdida, aunque a menudo se considera menor, puede tener consecuencias relevantes en ciertos procedimientos estadísticos, como por ejemplo en pruebas de normalidad. En particular, dichas pruebas pueden volverse poco fiables cuando se aplican a datos redondeados, especialmente si el tamaño de la muestra es grande o si la escala de medición es baja en relación con el dígito al que se redondea. Para abordar este problema, se propone un marco teórico basado en conjuntos aleatorios, que permite modelar tanto la incertidumbre inherente a la variable aleatoria como la imprecisión introducida por el redondeo. Este marco teórico permite analizar la influencia del redondeo en los tests de normalidad y cuantificar la influencia que el redondeo tiene en la toma de decisiones.

Keywords: Conjuntos aleatorios, Tests de normalidad, Datos redondeados, Selecciones medibles

Data Analysis
September 4, 2026  3:30 PM
Aula 20

J. García-García, M. A. Lubiano

V. Moreno, L. Fernández Piana

M. Narbona Sarria

B. Sinova Fernández, I. Cascos Fernández