Flowchart
Pruebas paramétricas y no parametricas
Diagrama de flujo: Pruebas paramétricas y no paramétricas
Flowchart content
Pruebas estadísticas
Paramétricas
No paramétricas
Distribuciones estadísticas adyacentes a los datos
Cumple con condiciones de validez
Resultados fiables
No se ajustan a ninguna distribución
Válidas en un rango más amplio de aplicaciones
Tipos
Cómo se seleccionan
Sencillas, fórmulas simples
Fáciles de usar y aplicar
Se aplica en grupos mayores de poblaciones
Si hay posibilidad de aplicar una paramétrica y se aplica una no paramétrica existe pérdida de información
Características
Ventajas
Desventajas
Conforma aumenta el tamaño de la muestra se hacen laboriosas
Características
Desventajas
Para aplicarse se deben cumplir las condiciones
Basadas en la ley de distribución de la variable que se estudia
Condiciones
Normalidad
El análisis debe considerarse normal
Se aplican pruebas de bondad de ajuste
Homocedasticidad
Variables uniformes
Errores
Solo de carácter independiente
Ventajas
Cálculos exactos
Los cálculos son complejos
Ejemplos
R de Pearson
Ejemplos
Correlación de Spearman
Prueba "t"
Prueba F (Análisis de varianza ANOVA)
Chi cuadrada
Prueba t de Wilconxon
Prueba binomial de signos
Prueba u de Mann-Whitney
Determinar si entre los datos existe
Diferencia
Correlación
Nivel de medición de los datos
Nivel de medición de los datos
Nominal
Ordinal
Intervalar
Determinar la relación del diseño
Determinar la relación del diseño
Determinar la relación del diseño
Ordinal
Intervalar
Relacionado
No relacionado
No relacionado
No relacionado
Correlación de Spearman
r de Pearson
Relacionado
Relacionado
Chi cuadrada
Prueba binomial de signos
t de Wilconxon
U de Mann-Whitney
Prueba t pares relacionados
Prueba t muestras independientes
Information
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- Flowchart on Pruebas paramétricas y no parametricas, created by Allison Gutierrez Serrano on 23/04/2020.
- Created by
- Allison Gutierrez Serrano
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