Que es una prueba no parametrica

El objetivo de una prueba no paramétrica es evaluar hipótesis sobre poblaciones. Una prueba no paramétrica no requiere conocer la distribución de la población. La potencia de una prueba no paramétrica puede ser menor que la de una paramétrica. Entre las pruebas no paramétricas más comunes se encuentran la prueba de Wilcoxon, la de Mann-Whitney y la de Kruskal-Wallis.

Se utiliza cuando los supuestos de las pruebas paramétricas no se cumplen. Son ideales para datos categóricos u ordinales, como escalas de Likert. Evitan conclusiones erróneas basadas en una normalidad no verificada. Su validez no se ve afectada por la falta de normalidad. Facilitan la investigación en campos donde la normalidad es difícil de garantizar.

La elección de la prueba adecuada depende de la naturaleza de los datos y la pregunta de investigación.

Las pruebas no paramétricas proporcionan resultados más confiables en tales situaciones. Estas pruebas se basan en el ordenamiento de los datos. Una correcta elección conduce a resultados más precisos y confiables. En resumen, una prueba no paramétrica es una alternativa valiosa.

Esto las hace más flexibles para trabajar con datos ordinales o nominales. El uso de una prueba no paramétrica debe justificarse. Los resultados son más robustos cuando los supuestos paramétricos no se cumplen. Su flexibilidad y robustez las hacen esenciales en muchos contextos.

Se enfocan en la distribución general de los datos. Ofrecen una alternativa confiable cuando los supuestos paramétricos fallan. En estos casos, las pruebas paramétricas podrían llevar a conclusiones erróneas. Son herramientas valiosas en diversas disciplinas, desde la medicina hasta las ciencias sociales.