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Publicación semestral, Educación y Salud Boletín Científico Instituto de Ciencias de la Salud Universidad Autónoma del Estado de

Hidalgo, Vol. 10 , No. 20 (20 22 ) 90 - 93

Tabla 1. Características del análisis y pruebas paramétricas y no paramétricas

ANÁLISIS PARAMÉTRICO ANÁLISIS NO PARAMÉTRICO

Base de prueba estadística Distribución. Arbitrario. Nivel de medición Datos en intervalo o razón. Datos ordinales o nominales. Tipo y tamaño de muestra Aleatoria

30 sujetos No aleatoria <30 sujetos Variables Aplicable en variables nominales. Aplicable en variables categóricas. Valores perdidos No se consideran una fuente de información. Se consideran una fuente de información. Consideraciones Debe contar con normalidad y homocedasticidad. Menor presunción y alcance más amplio. Generalidades - Se conoce el modelo de distribución de la población.

• Mientras más grande sea la muestra más exacta será la estimación, mientras más pequeña, más distorsionada será la media de las muestras.
• Las hipótesis se basan en valores numéricos, especialmente en promedios.
  • Se desconoce cómo están distribuidos los datos.
  • Se puede utilizar, aunque se desconozca los parámetros de la población en estudio.
  • Es utilizada para contrastar con la hipótesis.
  • Las hipótesis se redactan sobre rangos, mediana o frecuencia d ellos datos. Ventajas - Más eficiencia.
• Poca probabilidad de errores.
• Sus estimaciones son exactas.
• Presentan sensibilidad a los rasgos de los datos recogidos.
• Muestras grandes.
• Empleada en diferentes situaciones porque no cumple con parámetros estrictos.
• Sus métodos son más afables.
• Se aplica en datos no numéricos.
• Muestras pequeñas. Desventajas - Complejos de calcular.
• Presentan una limitación en los datos.
• No son sistemáticas.
• Complica seleccionar la elección correcta.
• Provoca confusión.
• Requiere fuentes y respaldo.
• Probabilidad de errores.
• No hay exactitud. Pruebas estadísticas más usadas Coeficiente de correlación de Pearson T de Student ANOVA Chi cuadrada Pruebas estadísticas de acuerdo con sus datos Única muestra Medias Ji cuadrada Binominal Rachas Kolmogorov-Sminov De 2 muestras independientes T de Student para grupos independientes Levene para igualdad de varianzas T de igualdad de Medias U de Mann-Whitney Reacciones Extremas de Moses De 2 muestras relacionadas Correlación Pearson Wilcoxon de los Signos Mc Nemar De una muestra medida en 2 momentos diferentes T de Student para una muestra relacionada W de Wilcoxon De 3 o más muestras independientes Análisis de Varianza (ANOVA) Prueba de Análisis de Varianza de Kruskal-Wallis De una muestra medida en 3 o más momentos diferentes ANOVA para una muestra relacionada Análisis de Varianza por Rangos Señalados de Friedman De varias muestras relacionadas ANOVA de factor Friedman Coeficiente de Concordancia W de Kendall Cochran