semejanzas de las pruebas paramétricas y no paramétricas.
Respuestas a la pregunta
Respuesta:
Las pruebas no paramétricas son aquellas que se encargan de analizar datos que no tienen una distribución particular y se basan una hipótesis, pero los datos no están organizados de forma normal. Aunque tienen algunas limitaciones, cuentan con resultados estadísticos ordenados que facilita su comprensión.
Las pruebas paramétricas, en cambio, se basan en las leyes de distribución normal para analizar los elementos de una muestra. Generalmente, solo se aplican a variables numéricas y para su análisis debe mantener una población grande, ya que permite que el cálculo sea más exacto.
Explicación paso a paso:
Las pruebas no parametricas:Mayor potencia estadística
Se aplican en variables categóricas
Se utilizan para muestras pequeñas.
No se conoce la forma de distribución de datos.
No hacen muchas suposiciones.
Exigen una menor condición de validez.
Mayor probabilidad de errores.
El cálculo es menos complicado de hacer.
Las hipótesis se basan en rangos, mediana y frecuencia de datos.
Los cálculos no son exactos.
Considera los valores perdidos para obtener información.
Las pruebas parametricas:Menor potencia estadística.
Se aplican en variables normales o de intervalo.
Se utilizan para muestras grandes.
Su distribución de datos es normal.
Hacen muchas suposiciones.
Exigen mayor condición de validez.
Menor probabilidad de errores.
El cálculo es complicado de hacer.
Las hipótesis se basa en datos numéricos.
Los cálculos son demasiado exactos.
No toma en cuenta los valores perdidos para obtener información.