Cuadro comparativo de estadística inferencial.
| Método Paramétrico | Método No Paramétrico | |
|---|---|---|
| Definición | Requiere una distribución de probabilidad conocida o asumida para los datos que se están analizando. | No requiere una distribución de probabilidad conocida o asumida para los datos que se están analizando. |
| Tamaño de la muestra | Requiere una muestra grande para que los resultados sean precisos y confiables. | Puede trabajar con muestras pequeñas y grandes sin afectar la precisión de los resultados. |
| Medición | Se basa en la medición de variables continuas y discretas. | Se basa en la medición de variables nominales y ordinales. |
| Análisis | Permite la comparación de medias y varianzas de dos o más grupos. | Permite la comparación de medianas y rangos de dos o más grupos. |
| Ejemplos de pruebas | T-Student, Anova, Regresión Lineal. | Prueba de Wilcoxon, Prueba de Kruskal-Wallis, Prueba de Friedman. |
Este cuadro comparativo muestra las principales diferencias entre los métodos paramétricos y no paramétricos utilizados en la estadística inferencial. El método paramétrico se basa en la distribución de probabilidad conocida o asumida de los datos, mientras que el método no paramétrico no requiere una distribución de probabilidad conocida o asumida para los datos. Además, el método paramétrico requiere una muestra grande para que los resultados sean precisos y confiables, mientras que el método no paramétrico puede trabajar con muestras pequeñas y grandes sin afectar la precisión de los resultados. El análisis también varía entre los dos métodos, con el método paramétrico permitiendo la comparación de medias y varianzas de dos o más grupos, mientras que el método no paramétrico permite la comparación de medianas y rangos de dos o más grupos. Algunos ejemplos de pruebas utilizadas en cada método también se mencionan en el cuadro comparativo.
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