{"id":64005,"date":"2019-01-09T02:00:15","date_gmt":"2019-01-09T10:00:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=64005"},"modified":"2023-02-25T01:35:08","modified_gmt":"2023-02-25T01:35:08","slug":"diferencia-pruebas-no-parametricas-y-pruebas-parametricas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/diferencia-pruebas-no-parametricas-y-pruebas-parametricas\/","title":{"rendered":"Diferencias entre las pruebas no param\u00e9tricas y las pruebas param\u00e9tricas"},"content":{"rendered":"
Las <\/span>pruebas no param\u00e9tricas<\/span><\/a> son aquellas que se encargan de analizar datos que no tienen una distribuci\u00f3n particular y se basan una hip\u00f3tesis, pero los datos no est\u00e1n organizados de forma normal. Aunque tienen algunas limitaciones, cuentan con resultados estad\u00edsticos ordenados que facilita su comprensi\u00f3n. <\/span><\/p>\n Las <\/span>pruebas param\u00e9tricas<\/span><\/a>, en cambio, se basan en las leyes de distribuci\u00f3n normal para analizar los elementos de una muestra. Generalmente, solo se aplican a variables num\u00e9ricas y para su an\u00e1lisis debe mantener una poblaci\u00f3n grande, ya que permite que el c\u00e1lculo sea m\u00e1s exacto. <\/span><\/p>\n <\/p>\n Antes de aplicar las pruebas no param\u00e9tricas o las pruebas param\u00e9tricas es importante conocer aspectos como el objetivo de la investigaci\u00f3n, el tama\u00f1o de la poblaci\u00f3n y la escala que se utilizar\u00e1 para medir lo datos.<\/span><\/p>\nDiferencias entre las pruebas no param\u00e9tricas y las pruebas param\u00e9tricas<\/span><\/h2>\n
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\n Pruebas no param\u00e9tricas<\/th>\n Pruebas param\u00e9tricas<\/th>\n<\/tr>\n \n Mayor potencia estad\u00edstica.<\/td>\n Menor potencia estad\u00edstica.<\/td>\n<\/tr>\n \n Se aplican en variables categ\u00f3ricas.<\/td>\n Se aplican en variables normales o de intervalo.<\/td>\n<\/tr>\n \n Se utilizan para muestras peque\u00f1as.<\/td>\n Se utilizan para muestras grandes.<\/td>\n<\/tr>\n \n No se conoce la forma de distribuci\u00f3n de datos.<\/td>\n Su distribuci\u00f3n de datos es normal.<\/td>\n<\/tr>\n \n No hacen muchas suposiciones.<\/td>\n Hacen muchas suposiciones.<\/td>\n<\/tr>\n \n Exigen una menor condici\u00f3n de validez.<\/td>\n Exigen mayor condici\u00f3n de validez.<\/td>\n<\/tr>\n \n Mayor probabilidad de errores.<\/td>\n Menor probabilidad de errores.<\/td>\n<\/tr>\n \n El c\u00e1lculo es menos complicado de hacer.<\/td>\n El c\u00e1lculo es complicado de hacer.<\/td>\n<\/tr>\n \n Las hip\u00f3tesis se basan en rangos, mediana y frecuencia de datos.<\/td>\n Las hip\u00f3tesis se basa en datos num\u00e9ricos.<\/td>\n<\/tr>\n \n Los c\u00e1lculos no son exactos.<\/td>\n Los c\u00e1lculos son demasiado exactos.<\/td>\n<\/tr>\n \n Considera los valores perdidos para obtener informaci\u00f3n.<\/td>\n No toma en cuenta los valores perdidos para obtener informaci\u00f3n.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n