Curso de estadística no paramétrica

Curso de Estadística no Paramétrica

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¿Qué es Estadística no paramétrica?

Las pruebas no paramétricas, también conocidas como pruebas de distribución libre, son las que se basan en determinadas hipótesis, pero lo datos observados no tienen una organización normal. Generalmente, las pruebas no paramétricas contienen resultados estadísticos que provienen de su ordenación, lo que las vuelve más fáciles de comprender.

Las pruebas no paramétricas tienen algunas limitaciones, entre ellas se encuentra que no son lo suficientemente fuertes cuando se cumple una hipótesis normal. Esto puede provocar que no sea rechazada, aunque sea falsa. Otra de sus limitaciones es que necesitan que la hipótesis se cambie cuando la prueba no corresponde a la pregunta del procedimiento si la muestra no es proporcional.

Algunas de las características de las pruebas no paramétricas son:

• Es un método de medición difícil de aplicar.
• Es necesario realizar pruebas de hipótesis.
• Las hipótesis son estrictas.
• Las observaciones deben de ser independientes.

Tipos de pruebas no paramétricas y sus aplicación

Los tipos de pruebas no paramétricas son:     

• Prueba de signos de una muestra   
• Prueba de los rangos con signo de Wilcoxon    
• Prueba U de Mann-Whitney    
• Prueba de Kruskal-Wallis    
• Prueba de la mediana de Mood    
• Prueba de Friedman

Ventajas de las pruebas no paramétricas 

Las ventajas de las pruebas no paramétricas son:     

• Pueden utilizarse en diferentes situaciones, ya que no deben de cumplir con parámetros estrictos.    
• Generalmente, sus métodos son más sencillos, lo que las hace más fácil de entender.    
• Se pueden aplicar en datos no numéricos.    
• Facilita la obtención de información particular más importante y adecuada para el proceso de investigación.

Desventajas de las pruebas no paramétricas 

Las desventajas de las pruebas no paramétricas son:     

• No son pruebas sistemáticas.    
• La distribución varía, lo que complica seleccionar la elección correcta.    
• Los formatos de aplicación son diferentes y provoca confusión.    
• Es posible que se pierda información porque los datos recolectados se convierten en información cualitativa.    
• Es posible que se necesite tener fuentes y un respaldo con más peso. 
• Este tipo de estadísticas se pueden utilizar sin el tamaño de la muestra o la estimación de cualquier parámetro relacionado del que no se tenga información. Dado que las suposiciones son menores, pueden aplicarse de múltiples formas.

Diferencias entre las pruebas no paramétricas y las pruebas paramétricas

Pruebas no paramétricas

• Mayor potencia estadística.
• Se aplican en variables categóricas.
• Se utilizan para muestras pequeñas.
• No se conoce la forma de distribución de datos.
• No hacen muchas suposiciones.
• Exigen una menor condición de validez.
• Mayor probabilidad de errores.
• El cálculo es menos complicado de hacer.
• Las hipótesis se basan en rangos, mediana y frecuencia de datos.
• Los cálculos no son exactos.

Pruebas paramétricas

• Menor potencia estadística.
• Se aplican en variables normales o de intervalo.
• Se utilizan para muestras grandes.
• Su distribución de datos es normal.
• Hacen muchas suposiciones.
• Exigen mayor condición de validez.
• Menor probabilidad de errores.
• Las hipótesis se basa en datos numéricos.
• No toma en cuenta los valores perdidos para obtener información.

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