Pruebas Paramètricas y No parametricas

1. 1- Tienen mas poder de eficiencias
2. 2- Es mas sensible a los rasgo de los datos
3. 3 - Los resultado son mas probabilìstico y exactos.

1. 1- Mas complicadas para calcular los datos
2. 2- Limitaciones en los tipos de datos que se pueden calcular

Anotações:

• Prueba estadística de utilidad para contrastar hipótesis en función de la media aritmética, El agregado de Welch consiste en una ecuación para calcular los grados de libertad, de manera que disminuye el error por la no homogeneidad de las varianzas

Anotações:

• Método de análisis estadístico se basa en el estudio de la variación total entre los datos y la descomposición de esta en diversos factores, Los ANOVA evalúan la importancia de uno o más factores al comparar las 

Anotações:

• Se basan en supuestos teóricos válidos, así las mediciones de las observaciones, tienen procedimientos de gran potencia-eficiencia para evitar error del tipo I

Anotações:

• medida de variabilidad adecuada cuando la medida de posición central empleada ha sido la mediana.

Anotações:

• permite comparar poblaciones cuando sus distribuciones (normalmente interpretadas a partir de las muestras) no satisfacen las condiciones necesarias para otros test paramétricos.

Anotações:

• es un test no paramétrico que contrasta si dos muestras proceden de poblaciones equidistribuidas.

Anotações:

• ambién conocido como test H, es la alternativa no paramétrica al test ANOVA de una vía para datos no pareados. Se trata de una extensión del test de Mann-Whitney para más de dos grupos.

Anotações:

• es una medida de la correlación (la asociación o interdependencia) entre dos variables aleatorias (tanto continuas como discretas). Para calcular ρ, los datos son ordenados y reemplazados por su respectivo orden.