Pruebas Parametricas

7. Explique la diferencia entre pruebas paramétricas y no paramétricas.

Los métodos no paramétricos tienen ventajas sobre los paramétrico. Los métodos paramétricos en muchas ocasiones no cumplen con los supuestos acerca de la forma funcional del conjunto de variables aleatorias de las cuales provienen los datos, produciendo así modelos no muy confiables que generan sesgos y deterioran la calidad de los pronósticos. En el campo no paramétrico se evita este problema al permitir una forma funcional flexible, y no un conjunto pequeño de modelos rígidos como lo hacen los paramétricos. Consideraciones de las pruebas no parametricas sobre las pruebas parametricas: Por lo general, son fáciles de usar y entender. Eliminan la necesidad de suposiciones restrictivas de las pruebas paramétricas. Se pueden usar con muestras pequeñas. Se pueden usar con datos cualitativos.

Consideraciones de las pruebas parametricas sobre las pruebas no parametricas: A veces, ignoran, desperdician o pierden información. No son tan eficientes como las paramétricas. Llevan a una mayor probabilidad de no rechazar una hipótesis nula falsa (incurriendo en un error de tipo II).Por lo general, las pruebas paramétricas son más poderosas que las pruebas no paramétricas y deben usarse siempre que sea posible. Es importante observar, que aunque las pruebas no paramétricas no hacen suposiciones sobre la distribución de la población que se muestrea, muchas veces se apoyan en distribuciones muéstrales como la normal o la ji cuadrada.

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