Cuadro comparativo de pruebas paramétricas y no paramétricas.
| Característica | Pruebas paramétricas | Pruebas no paramétricas |
|---|---|---|
| Tipo de datos | Datos continuos y discretos normalmente distribuidos | Datos ordinales y nominales |
| Tamaño de muestra | Mayor a 30 | Menor a 30 |
| Supuestos | Homogeneidad de varianzas y normalidad | No se requieren supuestos específicos |
| Significación estadística | Mayor poder estadístico y precisión | Menor poder estadístico y precisión |
| Ejemplos | Prueba t de Student, ANOVA | Prueba de Wilcoxon, Kruskal-Wallis |
Este cuadro comparativo muestra las principales diferencias entre las pruebas paramétricas y no paramétricas. Las pruebas paramétricas se utilizan cuando los datos son continuos o discretos normalmente distribuidos y el tamaño de muestra es mayor a 30. Además, se requieren ciertos supuestos como la homogeneidad de varianzas y la normalidad. Por otro lado, las pruebas no paramétricas se utilizan para datos ordinales o nominales y se pueden aplicar con tamaños de muestra menores a 30 sin necesidad de supuestos específicos. Sin embargo, tienen menor poder estadístico y precisión en comparación con las pruebas paramétricas. Ejemplos de pruebas paramétricas incluyen la prueba t de Student y ANOVA, mientras que ejemplos de pruebas no paramétricas incluyen la prueba de Wilcoxon y Kruskal-Wallis.
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