Estadísticas paramétricas y no paramétricas: comprensión de las diferencias

En estadística, un parámetro es un valor que describe una característica de una población, como la media o la proporción de individuos con un determinado rasgo. Los métodos paramétricos utilizan modelos matemáticos para analizar datos y hacer inferencias sobre la población en función de los parámetros. Estos métodos suelen ser más potentes y precisos que los métodos no paramétricos, pero requieren que los datos cumplan ciertos supuestos sobre la distribución de los datos, como normalidad o varianzas iguales. Por el contrario, los métodos no paramétricos no se basan en supuestos específicos. sobre la distribución de los datos y se puede utilizar con cualquier tipo de datos. Estos métodos suelen ser menos potentes y menos precisos que los métodos paramétricos, pero son más flexibles y pueden usarse en una gama más amplia de situaciones.... Algunos ejemplos comunes de pruebas paramétricas incluyen:...* Pruebas T para comparar las medias de dos grupos.* ANOVA para comparar las medias de tres o más grupos
* Análisis de regresión para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes
* Pruebas de chi-cuadrado para comparar las distribuciones de datos categóricos

Algunos ejemplos comunes de pruebas no paramétricas incluyen:

* Prueba de suma de rangos de Wilcoxon para comparar las medianas de dos grupos
* Prueba H de Kruskal-Wallis para comparar las medianas de tres o más grupos
* Prueba U de Mann-Whitney para comparar las distribuciones de datos categóricos
* Coeficiente de correlación de rangos de Spearman para medir la fuerza y dirección de la relación entre dos variables continuas.