Parametricidad
PRUEBAS PARAMETRICAS:
-Las pruebas paramétricas asumen distribuciones estadísticas subyacentes a los datos. Por tanto, deben cumplirse algunas condiciones de validez, de modo que el resultado de la prueba paramétrica sea fiable. Por ejemplo, la prueba t de Student para dos muestras independientes será fiable solo si cada muestra se ajusta a una distribución normal y si las varianzas son homogéneas.
-son basados en el muestreo de una poblacion con parametros específicos, como la media(U), la desviacion(), estos metodos generalmente tienen que ajustarse a unas condiciones completamente estrictas.
Ventajas de usar pruebas parametricas:
-La ventaja de usar una prueba paramétrica en lugar de una no paramétrica consiste en que la primera tiene más potencia estadística que la segunda. En otras palabras, una prueba paramétrica tiene mayor capacidad para conducir a un rechazo de H0. La mayoría de las veces, el valor p asociado a una prueba paramétrica es menor que el valor p asociado a su equivalente no paramétrica ejecutada sobre los mismos datos.
PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS:
Las pruebas no paramétricas no deben ajustarse a ninguna distribución. Pueden por tanto aplicarse incluso aunque no se cumplan las condiciones de validez paramétricas.
-Las pruebas paramétricas asumen distribuciones estadísticas subyacentes a los datos. Por tanto, deben cumplirse algunas condiciones de validez, de modo que el resultado de la prueba paramétrica sea fiable. Por ejemplo, la prueba t de Student para dos muestras independientes será fiable solo si cada muestra se ajusta a una distribución normal y si las varianzas son homogéneas.
-son basados en el muestreo de una poblacion con parametros específicos, como la media(U), la desviacion(), estos metodos generalmente tienen que ajustarse a unas condiciones completamente estrictas.
Ventajas de usar pruebas parametricas:
-La ventaja de usar una prueba paramétrica en lugar de una no paramétrica consiste en que la primera tiene más potencia estadística que la segunda. En otras palabras, una prueba paramétrica tiene mayor capacidad para conducir a un rechazo de H0. La mayoría de las veces, el valor p asociado a una prueba paramétrica es menor que el valor p asociado a su equivalente no paramétrica ejecutada sobre los mismos datos.
PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS:
Las pruebas no paramétricas no deben ajustarse a ninguna distribución. Pueden por tanto aplicarse incluso aunque no se cumplan las condiciones de validez paramétricas.
ventaja de usar una prueba no paramétrica:
-Las pruebas no paramétricas son más robustas que las paramétricas. En otras palabras, son válidas en un rango más amplio de situaciones (exigen menos condiciones de validez).
-metodos no parametricos o distribucion libre :
los cuales no existen supuestos , y tan numerosos y severos y son aplicables a cualquier variable
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