Cuadro comparativo de estadística paramétrica vs. no paramétrica.
| Aspecto | Estadística Paramétrica | Estadística No Paramétrica |
|---|---|---|
| Definición | Requiere que los datos sigan una distribución normal y que se cumplan ciertos supuestos. | No requiere que los datos sigan una distribución normal y no se basa en supuestos. |
| Tamaño de la muestra | Requiere una muestra grande para ser efectiva. | Puede ser efectiva con una muestra pequeña. |
| Tipo de datos | Trabaja con datos cuantitativos. | Trabaja con datos cualitativos y cuantitativos. |
| Pruebas estadísticas | Tiene una mayor variedad de pruebas estadísticas disponibles. | Tiene una menor variedad de pruebas estadísticas disponibles. |
| Grado de precisión | Proporciona una mayor precisión en los resultados. | Puede proporcionar resultados menos precisos. |
| Interpretación de los resultados | La interpretación de los resultados puede ser más compleja debido a los supuestos necesarios y a la naturaleza de los datos. | La interpretación de los resultados puede ser más sencilla debido a que no se basa en supuestos y a la naturaleza de los datos. |
Este cuadro comparativo muestra las principales diferencias entre la estadística paramétrica y no paramétrica. La estadística paramétrica se basa en supuestos y requiere que los datos sigan una distribución normal, mientras que la estadística no paramétrica no se basa en supuestos y no requiere que los datos sigan una distribución normal. Además, la estadística paramétrica requiere una muestra grande, trabaja con datos cuantitativos y tiene una mayor variedad de pruebas estadísticas disponibles. Por otro lado, la estadística no paramétrica puede ser efectiva con una muestra pequeña, trabaja con datos cualitativos y cuantitativos, tiene una menor variedad de pruebas estadísticas disponibles, puede proporcionar resultados menos precisos y su interpretación de resultados puede ser más sencilla debido a que no se basa en supuestos.
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