{"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

Diferencias entre las pruebas no param\u00e9tricas y las pruebas param\u00e9tricas<\/span><\/h2>\n
\n\n\n\n<\/colgroup>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Pruebas no param\u00e9tricas<\/th>\nPruebas param\u00e9tricas<\/th>\n<\/tr>\n
Mayor potencia estad\u00edstica.<\/td>\nMenor potencia estad\u00edstica.<\/td>\n<\/tr>\n
Se aplican en variables categ\u00f3ricas.<\/td>\nSe aplican en variables normales o de intervalo.<\/td>\n<\/tr>\n
Se utilizan para muestras peque\u00f1as.<\/td>\nSe utilizan para muestras grandes.<\/td>\n<\/tr>\n
No se conoce la forma de distribuci\u00f3n de datos.<\/td>\nSu distribuci\u00f3n de datos es normal.<\/td>\n<\/tr>\n
No hacen muchas suposiciones.<\/td>\nHacen muchas suposiciones.<\/td>\n<\/tr>\n
Exigen una menor condici\u00f3n de validez.<\/td>\nExigen mayor condici\u00f3n de validez.<\/td>\n<\/tr>\n
Mayor probabilidad de errores.<\/td>\nMenor probabilidad de errores.<\/td>\n<\/tr>\n
El c\u00e1lculo es menos complicado de hacer.<\/td>\nEl c\u00e1lculo es complicado de hacer.<\/td>\n<\/tr>\n
Las hip\u00f3tesis se basan en rangos, mediana y frecuencia de datos.<\/td>\nLas hip\u00f3tesis se basa en datos num\u00e9ricos.<\/td>\n<\/tr>\n
Los c\u00e1lculos no son exactos.<\/td>\nLos c\u00e1lculos son demasiado exactos.<\/td>\n<\/tr>\n
Considera los valores perdidos para obtener informaci\u00f3n.<\/td>\nNo toma en cuenta los valores perdidos para obtener informaci\u00f3n.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\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>\n

Conoce los tipos de escalas de medici\u00f3n <\/a>que todo investigador deber\u00eda recordar.<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Es probable que los datos no cumplan con los requisitos que requiere una prueba param\u00e9trica y se tenga que elegir una no param\u00e9trica, es decir, que el tama\u00f1o de la muestra sea peque\u00f1o o que la distribuci\u00f3n no sea normal.<\/span><\/p>\n

Otro factor que es necesario considerar es que las pruebas param\u00e9tricas pueden utilizar una distribuci\u00f3n anormal, pero una no param\u00e9trica tiene supuestos sumamente estrictos que no pueden ignorarse. <\/span><\/p>\n

Por \u00faltimo, si el tama\u00f1o de la muestra es peque\u00f1o, lo m\u00e1s seguro es que no se consigan los resultados si se utiliza una prueba no param\u00e9trica. Cuando la poblaci\u00f3n no es realmente grande las probabilidades de identificar un efecto significativo son menores. <\/span><\/p>\n

Te compartimos esta <\/span>calculadora para determinar el tama\u00f1o de una muestra.<\/span><\/a><\/p><\/blockquote>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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