Las pruebas no paramétricas prueban hipótesis sin requerir que los datos tengan una distribución normal (simétrica). Los equivalentes no paramétricos de la prueba THET, la prueba de emparedt y el ANOVA unidireccional son las pruebas de Mann-Whitneyu, Wilcoxon firmados y las pruebas de Kruskal-Wallis, respectivamente (Seetables 2.10 y2.11).
Cuando un autor usa una prueba paramétrica (por ejemplo, prueba t o ANOVA), los datos deben distribuirse normalmente o deben provenir de una muestra lo suficientemente grande (aproximadamente 30 o más sujetos) para relajar este requisito de normalidad. Las pruebas no paramétricas evitan este requisito clasificando los datos en cada grupo y luego comparando sumas de rango, en lugar de comparar los valores reales de las observaciones individuales. Mientras que las pruebas paramétricas discutidas anteriormente hacen inferencias sobre las medias, las pruebas no paramétricas hacen inferencias sobre las medianas. Cuando surge la duda con respecto a si es necesaria una prueba no paramétrica, el valor de PP debe calcularse en ambos sentidos, paramétricamente y no paramétricamente. Si los resultados difieren significativamente, se prefiere la prueba no paramétrica.
Los conjuntos de datos muy escasos no son adecuados para el análisis paramétrico o no paramétrico; Se deben usar pruebas de significancia exacta más sofisticadas. La prueba exacta de Fisher es un procedimiento exacto bien conocido para las tablas de contingencia 2 × 2. Las pruebas exactas para otras situaciones a menudo requieren consulta estadística o software de computadora especializado.
Las estadísticas no paramétricas se denominan estadísticas libres de distribución porque no están limitadas por supuestos sobre la distribución de la población. En consecuencia, pueden acomodar fácilmente datos que tienen una amplia gama de varianza. A diferencia de las estadísticas paramétricas, estas pruebas sin distribución se pueden usar con datos cuantitativos y cualitativos. Este capítulo describe muchas de las estadísticas no paramétricas más comunes que se encuentran en la literatura de neurociencia y da ejemplos de cómo comparar dos grupos o múltiples grupos. Se realizan comparaciones con contrapartes paramétricas y se discuten tanto las ventajas como las desventajas del uso de estadísticas no paramétricas.
Las siguientes pruebas estadísticas se utilizan para determinar si las diferencias observadas son estadísticamente significativas (Tabla 29.1) .3-5
¿Qué es una prueba paramétrica?
Dependiendo de la comparación que esté destinada a llevar a cabo, se utilizará un tipo de prueba paramétrico.
La prueba t para una sola muestra tiene como objetivo verificar si el promedio de una población difiere significativamente en un valor dado, conocido o hipotetizado. Por lo tanto, la prueba calcula las estadísticas descriptivas para las variables de contraste junto con la prueba t.
Se usa cuando es necesario comparar los promedios de dos poblaciones independientes, o si los individuos de una de las dos poblaciones son diferentes de los individuos del otro. Por ejemplo, cuando queremos comparar hombres y mujeres.
Es una prueba alternativa para la comparación de dos promedios. Se usa cuando se supone que las dos poblaciones no son independientes sino relacionadas. Esta situación ocurre, por ejemplo, cuando tiene la intención de observar a un grupo de personas antes y después de una cierta intervención.
En el caso de que sea necesario comparar más de dos muestras, tendremos que recurrir al análisis de la varianza (ANOVA). Es una prueba estadística diseñada para comparar simultáneamente los promedios de más de dos poblaciones.
Las pruebas paramétricas se usan ampliamente en estudios psicológicos, incluso abusados en muchas ocasiones. Debemos recordar que deben cumplir ciertos requisitos, de lo contrario, se pueden usar pruebas no paramétricas.
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