Cuadro comparativo: Estadística paramétrica vs Estadística no paramétrica

La estadística paramétrica y la estadística no paramétrica son dos enfoques diferentes en el análisis de datos. La estadística paramétrica requiere que los datos sigan una distribución normal o gaussiana y utiliza parámetros poblacionales como media y desviación estándar. Por otro lado, la estadística no paramétrica no requiere que los datos sigan una distribución normal o gaussiana y no utiliza parámetros poblacionales.

La estadística paramétrica es más potente y precisa cuando se cumplen los supuestos requeridos, pero requiere una muestra grande de datos. Además, puede realizar pruebas de hipótesis y estimaciones de intervalos de confianza. En cambio, la estadística no paramétrica es menos potente y precisa, pero puede trabajar con muestras pequeñas de datos.

En resumen, el enfoque que se debe utilizar depende de las características de los datos y del objetivo del análisis. Es importante conocer las ventajas y desventajas de cada enfoque para poder tomar la mejor decisión.