Pruebas paramétricas y no paramétricas
Si quiere calcular una prueba de hipótesis, primero debe comprobar los requisitos previos de la prueba de hipótesis. Un requisito muy común es que los datos utilizados deben estar sujetos a alguna distribución, normalmente la normal. Si los datos se distribuyen normalmente, suelen utilizarse pruebas paramétricas; si no se distribuyen normalmente, suelen utilizarse pruebas no paramétricas.
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 al menos superior a 30 casos.
Por lo tanto, 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 de muestras emparejadas | Prueba de Wilcoxon |
| Dos muestras independientes | Prueba t de muestras no emparejadas | Prueba U de Mann-Whitney |
| Más de dos muestras independientes | Un 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 utiliza DATAtab, puede hacer que se verifiquen los prerrequisitos para su prueba de hipótesis, si los prerrequisitos no se cumplen, simplemente desmarque "Prueba paramétrica", entonces la contraparte no paramétrica se calculará automáticamente.
Aquí aprenderá a comprobar la distribución normal de sus 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 tiene que visitar la Calculadora de Pruebas de Hipótesis y seleccionar las variables que desea estudiar. A continuación, puede elegir si desea calcular una prueba paramétrica o una prueba no paramétrica.
