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Pruebas paramétricas y no paramétricas

Si quieres calcular una prueba de hipótesis, primero debes comprobar los requisitos previos. Un requisito muy común es que los datos utilizados deben estar sujetos a alguna distribución, típicamente la normal. Si los datos se distribuyen normalmente, suelen utilizarse pruebas paramétricas; si no se distribuyen normalmente, suelen utilizarse pruebas no paramétricas.

Parametric tests vs. non-parametric tests

Pruebas paramétricas

Si los datos se distribuyen normalmente, se utilizan pruebas paramétricas como la prueba t, el ANOVA o la correlación de Pearson.

Pruebas no paramétricas

Si los datos no se distribuyen normalmente, se utilizan las pruebas no paramétricas. Son, por ejemplo, la prueba U de Mann-Whitney o la prueba de Wilcoxon.

Por lo tanto, las pruebas no paramétricas se utilizan cuando el nivel de escala no es métrico, no se conoce la verdadera distribución de las variables aleatorias o la muestra es simplemente demasiado pequeña para asumir una distribución normal. Para asumir una distribución normal, la muestra debe ser superior a, al menos, 30 casos.

Las pruebas no paramétricas son más robustas que las paramétricas y pueden calcularse en un número significativamente mayor de situaciones. Sin embargo, las pruebas paramétricas tienen una mayor potencia estadística que las no paramétricas. Por lo tanto, si se cumplen los supuestos de una prueba paramétrica, ésta debe utilizarse siempre.

La siguiente tabla enumera las pruebas paramétricas y no paramétricas más comunes. Dependiendo del número de muestras y de si son dependientes o independientes, existe una prueba paramétrica y otra no paramétrica.

Pruebas paramétricas Pruebas no paramétricas
Una muestra Prueba t de una muestra Prueba de Wilcoxon para una muestra
Dos muestras dependientes Prueba t para muestras relacionadas Prueba de Wilcoxon
Dos muestras independientes Prueba t para muestras independientes Prueba U de Mann-Whitney
Más de dos muestras independientes ANOVA factorial Prueba de Kruskal-Wallis
Más de dos muestras dependientes ANOVA de una vía de medidas repetidas Prueba de Friedman
Correlación entre dos variables Correlación de Pearson Correlación de Spearman

Si utilizas DATAtab, puedes hacer que se verifiquen los prerrequisitos para su prueba de hipótesis. Si los prerrequisitos no se cumplen, simplemente cambia a la opción "Prueba no paramétrica"; entonces la contraparte no paramétrica se calculará automáticamente.

Parametric and non-parametric tests

Aquí puedes aprender a comprobar la distribución normal de tus datos.

Calcular procedimientos de pruebas paramétricas y no paramétricas

Las pruebas paramétricas y no paramétricas se pueden calcular directamente en línea aquí en DATAtab, sólo tienes que visitar la Calculadora de Pruebas de Hipótesis y seleccionar las variables que deseas estudiar. A continuación, puedes elegir si deseas calcular una prueba paramétrica o una prueba no paramétrica.

Cita DATAtab: DATAtab Team (2024). DATAtab: Online Statistics Calculator. DATAtab e.U. Graz, Austria. URL https://datatab.es

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