En estadística, las metodologías paramétrica y no paramétrica se refieren a aquellas en las que un conjunto de datos tiene una distribución normal frente a una distribución no normal, respectivamente. Las pruebas paramétricas suponen ciertas suposiciones sobre un conjunto de datos; a saber, que los datos se extraen de una población con una distribución específica (normal). Las pruebas no paramétricas hacen menos suposiciones sobre el conjunto de datos. La mayoría de los métodos estadísticos elementales son paramétricos, y las pruebas paramétricas generalmente tienen mayor poder estadístico. Si no se pueden hacer las suposiciones necesarias sobre un conjunto de datos, se pueden usar pruebas no paramétricas. Aquí, se le presentarán dos pruebas estadísticas paramétricas y dos no paramétricas.
Prueba paramétrica para medidas independientes entre dos grupos: t-test
Se usa una prueba t para comparar los medios de dos conjuntos de datos, cuando los datos se distribuyen normalmente. Los dos grupos de datos deben ser independientes el uno del otro. El estadístico t es igual a la diferencia entre los promedios del grupo dividido por el error estándar de la diferencia entre los promedios del grupo.
Prueba de correlación paramétrica: Pearson
Un método paramétrico común para medir la correlación entre dos variables es la correlación producto-momento de Pearson. Las dos variables, x e y, deben estar distribuidas normalmente. Se calculan los promedios y las varianzas de las variables. Entonces, la correlación puede calcularse como la covarianza entre las dos variables dividida por el producto de sus desviaciones estándar.
Prueba de correlación no paramétrica: Spearman
El Coeficiente de correlación de rango de Spearman es similar a el coeficiente de Pearson, pero se utiliza cuando los datos son ordinales (generalmente datos categóricos, establecidos en una posición en algún tipo de escala) en lugar de intervalos (datos medidos a lo largo de una escala donde todos los puntos de datos son equidistantes entre sí). Esta prueba funciona básicamente de la misma manera que la prueba de correlación de Pearson, solo los datos deben clasificarse primero.
Prueba no paramétrica para medidas independientes entre dos grupos: prueba de Mann-Whitney
The Mann -Whitney Test se usa para comparar los promedios entre dos grupos de datos ordinales (por lo tanto, no paramétricos). La estadística de Mann-Whitney (U) se calcula al poner todos los datos (puntajes) en orden de rango. Entonces, U es la suma de los puntajes del grupo experimental que son menores que cada grupo de control.
