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Las pruebas paramétricas son aquellas que hacen suposiciones sobre los parámetros de la distribución de la población a partir de los cuales se extrae la muestra. Esta es a menudo la suposición de que los datos de la población se distribuyen normalmente. Las pruebas no paramétricas son "libres de distribución" y, como tal, pueden usarse para variables no normales.
- ¿Cuál es la diferencia entre las pruebas no paramétricas y paramétricas??
- ¿Cuál es un ejemplo de una prueba no paramétrica??
- Son las pruebas paramétricas mejores que no paramétricas?
¿Cuál es la diferencia entre las pruebas no paramétricas y paramétricas??
La diferencia clave entre la prueba paramétrica y no paramétrica es que la prueba paramétrica se basa en distribuciones estadísticas en los datos, mientras que no depende de ninguna distribución. No paramétrico no hace suposiciones y mide la tendencia central con el valor medio.
¿Cuál es un ejemplo de una prueba no paramétrica??
Un histograma es un ejemplo de una estimación no paramétrica de una distribución de probabilidad.
Son las pruebas paramétricas mejores que no paramétricas?
Las pruebas paramétricas generalmente tienen más poder estadístico que las pruebas no paramétricas. Por lo tanto, es más probable que detecte un efecto significativo cuando realmente existe.
