Introducción
La estadística es una herramienta valiosa para el análisis y la interpretación de datos, y existen dos enfoques principales para su aplicación: la estadística paramétrica y la estadística no paramétrica. En este artículo, exploraremos las principales 10 diferencias entre estas dos enfoques para ayudar a los lectores a comprender cuándo utilizar cada uno de ellos en diferentes situaciones.
Diferencias
- Definición: La estadística paramétrica asume que los datos siguen una distribución conocida, mientras que la estadística no paramétrica no hace ninguna suposición sobre la distribución de los datos.
- Tamaño de la muestra: La estadística paramétrica requiere una muestra grande para ser precisa, mientras que la estadística no paramétrica es más adecuada para muestras pequeñas o medianas.
- Tipo de datos: La estadística paramétrica se utiliza con datos cuantitativos, mientras que la estadística no paramétrica se utiliza con datos cualitativos o ordinales.
- Teoría matemática: La estadística paramétrica se basa en una teoría matemática rigurosa, mientras que la estadística no paramétrica se basa en un enfoque más flexible y menos formal.
- Pruebas estadísticas: La estadística paramétrica utiliza pruebas estadísticas más complejas, mientras que la estadística no paramétrica utiliza pruebas más sencillas y directas.
- Nivel de significación: La estadística paramétrica asume un nivel de significación (alpha) predeterminado, mientras que la estadística no paramétrica no hace ninguna suposición sobre el nivel de significación.
- Interpretación de los resultados: Los resultados de la estadística paramétrica son más fáciles de interpretar y presentar, mientras que los resultados de la estadística no paramétrica son más difíciles de interpretar y presentar.
- Grado de precisión: La estadística paramétrica es más precisa que la estadística no paramétrica, pero también es más sensible a los supuestos no cumplidos.
- Uso en investigación: La estadística paramétrica se utiliza ampliamente en investigaciones científicas, mientras que la estadística no paramétrica se utiliza más en investigaciones sociales y de mercado.
- Aplicabilidad: La estadística paramétrica es más adecuada para situaciones en las que se conoce la forma de la distribución de los datos, mientras que la estadística no paramétrica es más adecuada para situaciones en las que no se conoce la forma de la distribución de los datos o cuando los datos no cumplen con los supuestos de la estadística paramétrica.
Conclusión
En resumen, la estadística paramétrica y la estadística no paramétrica son dos enfoques complementarios en la análisis y interpretación de datos. Cada enfoque tiene sus fortalezas y debilidades, y es importante elegir el enfoque adecuado en función de las características de los datos y las preguntas de investigación. Es importante que los profesionales de la estadística tengan una comprensión sólida de ambos enfoques para que puedan utilizarlos de manera efectiva en diferentes situaciones.
