Las pruebas paramétricas son una herramienta estadística que se utiliza para el análisis de los factores de la población. Esta muestra debe cumplir ciertos requisitos como el tamaño, ya que mientras más grande sea, más exacto será el cálculo.
Este método requiere que se especifique la forma de distribución de la población materna estudiada. Puede tratarse, por ejemplo, de una distribución normal, como ocurre en general cuando se trata de muestras de gran tamaño. En general, estas pruebas sólo pueden aplicarse a variables numéricas.
Las pruebas paramétricas están basadas en la ley de distribución de la variable que se estudia. A pesar de que existen muchos tipos de leyes de distribución, éstas se basan en las normales, que tiene dos parámetros: la media y la desviación estándar. Lo suficiente para conocer la probabilidad.
Condiciones que deben cumplir las pruebas paramétricas
Una prueba paramétrica debe cumplir con los siguientes elementos:
Normalidad: El análisis y observaciones que se obtienen de las muestras deben considerarse normales. Para esto se deben realizar pruebas de bondad de ajuste donde se describe que tan adaptadas se encuentran las observaciones y cómo discrepan de los valores esperados.
Homocedasticidad: Los grupos deben presentar variables uniformes, es decir, que sean homogéneas.
Errores: Los errores que se presenten deben de ser independientes. Esto solo sucede cuando los sujetos son asignados de forma aleatoria y se distribuyen de forma normal dentro del grupo.
Te invitamos a conocer también sobre las pruebas no paramétricas.
Tipos de pruebas paramétricas:
- Prueba del valor Z de la distribución normal
- Prueba T de Student para datos relacionados (muestras dependientes)
- Prueba T de Student para datos no relacionados (muestras independientes)
- Prueba T de Student-Welch para dos muestras independientes con varianzas no homogéneas
- Prueba de Ji Cuadrada de Bartlett para demostrar la homogeneidad de varianzas
- Prueba F (análisis de varianza o ANOVA).
Ventajas y desventajas de las pruebas paramétricas
Algunas de las ventajas de las pruebas paramétricas son:
- Son más eficientes.
- Son perceptibles a las características de la información obtenida.
- Los errores son muy poco probables
- Los cálculos probabilísticos son muy exactos
Las desventajas de las pruebas paramétricas son:
- Los cálculos son difíciles de realizar
- Los datos que se pueden observar son limitados
Las pruebas paramétricas son una herramienta útil para múltiples situaciones, cálculo e interpretaciones.
Gracias a que se utilizan comúnmente, es posible observar los resultados obtenidos a través de un análisis. Son un método muy poderoso si se cumplen las condiciones de su aplicación. Sin embargo, los investigadores deben tener en cuenta que si las variables que están estudiando no siguen una ley normal, no pueden elegirse.
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