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 sigan una determinada 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 medición no es métrico, no se conoce la verdadera distribución de las variables o la muestra es simplemente demasiado pequeña. Con muestras grandes (como regla práctica, más de 30 casos por grupo) las pruebas paramétricas siguen funcionando razonablemente bien aunque los datos no sean del todo normales, porque lo que se aproxima a una distribución normal es la distribución de la media muestral, no los datos en sí.
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, esta 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 de un factor | 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 numiqo, puedes hacer que se verifiquen los requisitos previos de tu prueba de hipótesis. Si no se cumplen, simplemente cambia a la opción "Prueba no paramétrica" y la prueba no paramétrica equivalente se calculará automáticamente.
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 numiqo: solo 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.
