¿Estás buscando una alternativa a las pruebas estadísticas tradicionales? ¡No busques más! En este artículo, exploraremos el emocionante mundo de las pruebas no paramétricas. Aunque las pruebas paramétricas son ampliamente utilizadas, las pruebas no paramétricas ofrecen una solución efectiva cuando nuestros datos no cumplen los supuestos necesarios. Acompáñanos en este viaje mientras descubrimos qué son las pruebas no paramétricas y cómo pueden mejorar tus análisis estadísticos. ¡Prepárate para expandir tu conocimiento estadístico y descubrir nuevas herramientas fascinantes!
Métodos de análisis estadístico que no requieren una distribución para cumplir con los supuestos requeridos para el análisis.
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¿Qué son las pruebas no paramétricas?
En estadística, las pruebas no paramétricas son métodos de análisis estadístico que no requieren una distribución para cumplir con los supuestos necesarios para el análisis (particularmente cuando los datos no se distribuyen normalmente). Por este motivo, a veces se les llama pruebas sin distribución.
Las pruebas no paramétricas sirven como una alternativa a las pruebas paramétricas como la prueba T o ANOVA, que solo pueden usarse si los datos subyacentes cumplen con ciertos criterios y suposiciones.
Tenga en cuenta que las pruebas no paramétricas se utilizan como método alternativo a las pruebas paramétricas y no como reemplazo. En otras palabras, si los datos cumplen con los supuestos requeridos para realizar las pruebas paramétricas, se debe aplicar la prueba paramétrica adecuada.
Además, en algunos casos, incluso si los datos no cumplen con los supuestos necesarios pero el tamaño de la muestra de los datos es lo suficientemente grande, aún podemos usar pruebas paramétricas en lugar de pruebas no paramétricas.
Razones para utilizar pruebas no paramétricas
Para obtener resultados correctos del análisis estadístico, debemos saber en qué situaciones tiene sentido utilizar pruebas no paramétricas. Las principales razones para utilizar la prueba no paramétrica incluyen las siguientes:
1. Los datos subyacentes no corresponden a los supuestos de la muestra de población.
En general, la aplicación de pruebas paramétricas requiere el cumplimiento de diversos supuestos. Por ejemplo, los datos siguen una distribución normal y la varianza de la población es homogénea. Sin embargo, algunas muestras de datos pueden tener distribuciones sesgadas.
La asimetría hace que las pruebas paramétricas sean menos poderosas porque la media ya no es la mejor medida de tendencia central porque está fuertemente influenciada por los valores extremos. Al mismo tiempo, las pruebas no paramétricas funcionan bien con distribuciones asimétricas y distribuciones mejor representadas por la mediana.
2. El tamaño de la muestra de la población es demasiado pequeño.
El tamaño de la muestra es un supuesto importante a la hora de seleccionar el método estadístico adecuado. Si el tamaño de la muestra es suficientemente grande, se puede utilizar la prueba paramétrica adecuada. Sin embargo, si el tamaño de la muestra es demasiado pequeño, es posible que no pueda validar la distribución de los datos. Por tanto, utilizar pruebas no paramétricas es la única opción adecuada.
3. Los datos analizados son ordinales o nominales
A diferencia de las pruebas paramétricas, que solo funcionan con datos continuos, las pruebas no paramétricas se pueden aplicar a otros tipos de datos, como datos ordinales o nominales. Para este tipo de variables, las pruebas no paramétricas son la única solución adecuada.
tipos de pruebas
Las pruebas no paramétricas incluyen numerosos métodos y modelos. A continuación se muestran las pruebas más comunes y sus correspondientes contrapartes paramétricas:
1. Prueba U de Mann-Whitney
La prueba U de Mann-Whitney es una versión no paramétrica de la prueba t para muestras independientes. La prueba trata principalmente con dos muestras independientes que contienen datos ordinales.
2. Prueba de rango con signo de Wilcoxon
La prueba de rangos con signo de Wilcoxon es una contraparte no paramétrica de la prueba t para muestras pareadas. La prueba compara dos muestras dependientes con datos ordinales.
3. La prueba de Kruskal-Wallis
La prueba de Kruskal-Wallis es una alternativa no paramétrica a la ANOVA unidireccional. Se utiliza para comparar más de dos grupos independientes con datos ordinales.
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