Pruebas paramétricas y no paramétricas en estadística

Principales estadísticos empleados en el área de la salud

Forma de evaluar los datos para ver si prueban la hipótesis

Pruebas no paramétricas

Pruebas paramétricas

ANOVA

a pesar de basarse en determinadas suposiciones, no parten de la base de que los datos analizados adoptan una distribución normal.

Se trabaja con N pequeñas, ya que solo se ordenan los datos y se supone a partir de ellos

Son menos potentes y precisas que las pruebas paramétricas pero su aplicación es más fácil

son siglas para el Análisis de la variación

Necesitan que los datos cumplas ciertas características para tener representatividad

Análisis de Covarianza

Analisis de regresión

Análisis por protocolo

No hay distribución normal requerida para asegurar la precisión de los dato

usada mayormente para la comparación de hipótesis

sirve para determinar si hay diferencias significativas ente sus estadísticos entre 3 grupos o más

El conjunto de técnicas para conocer el modo de variación de acuerdo a los tipos de clasificaciones de los datos

Las características que podamos obtener de estas pruebas dependen de los intervalos de confianza usados

Parten de que los datos se comporten como una distribución normal para su uso

El tamaño de muestra que maneja es mayor respecto a las no paramétricas

permite ajustar los estimadores del efecto de un tratamiento según posibles covariables y factores.

Esta es una prueba que combina ANOVA con análisis de regresión

En un ensayo clínico, según el tratamiento tomado y tiende a medir la eficacia de la intervención

Por lo cual solo incluyen a los pacientes que llevaron realmente el tratamiento

consiste en determinar el modelo matemático más ajustado que describa y como una función de las x o para predecir y a partir de las x.