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¿Cuál es la diferencia entre pruebas paramétricas y no paramétricas?

06/05/2016

¿Cuál es la diferencia entre pruebas paramétricas y no paramétricas?

Las pruebas paramétricas asumen distribuciones estadísticas subyacentes a los datos. Por tanto, deben cumplirse algunas condiciones de validez, de modo que el resultado de la prueba paramétrica sea fiable. Por ejemplo, la prueba t de Student para dos muestras independientes será fiable solo si cada muestra se ajusta a una distribución normal y si las varianzas son homogéneas.

Las pruebas no paramétricas no dehen ajustarse a ninguna distribución. Pueden por tanto aplicarse incluso aunque no se cumplan las condiciones de validez paramétricas.

Las pruebas paramétricas tienen muchas veces sus equivalentes no paramétricas. Encontrará las diferentes pruebas paramétricas junto con sus equivalentes (en el caso de que existan) en esta tabla.

¿Cuál es la ventaja de usar una prueba no paramétrica?

Las pruebas no paramétricas son más robustas que las paramétricas. En otras palabras, son válidas en un rango más amplio de situaciones (exigen menos condiciones de validez).

¿Cuál es la ventaja de usar una prueba paramétrica?

La ventaja de usar una prueba paramétrica en lugar de una no paramétrica consiste en que la primera tiene más potencia estadística que la segunda. En otras palabras, una prueba paramétrica tiene mayor capacidad para conducir a un rechazo de H0. La mayoría de las veces, el valor p asociado a una prueba paramétrica es menor que el valor p asociado a su equivalente no paramétrica ejecutada sobre los mismos datos.

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