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PRUEBAS PARAMÉTRICAS Y NO PARAMÉTRICAS Volver al contenido principal

PRUEBAS PARAMÉTRICAS Y NO PARAMÉTRICAS

La etapa c, que incluíamos entre los pasos para realizar una prueba de decisión estadística, establecía la necesidad de elegir un estadístico de contraste adecuado para llevar a cabo tal prueba. La utilización de ciertos estadísticos de contraste exige el cumplimiento de determinados requisitos, referidos a los parámetros y a la distribución poblacional. Estos requisitos son los denominados supuestos paramétricos, entre los que se suelen encontrar los siguientes:

- Las variables consideradas son cuantitativas continuas, medidas por lo menos en una escala de intervalos.

- Las muestras consideradas proceden de poblaciones en las que las variables se distribuyen según la ley normal.

- Se da homoscedasticidad (homogeneidad de varianzas) entre las distintas distribuciones comparadas, es decir, las muestras proceden de poblaciones con varianzas similares.

- Las muestras consideradas tienen un tamaño grande. Consideraremos grande, una muestra de tamaño superior a 30 individuos (n>30).

La significación de los resultados que obtengamos dependerá del cumplimiento efectivo de tales condiciones. Este tipo de pruebas de contraste reciben la denominación de pruebas paramétricas.

En el caso de otra serie de pruebas no se hacen tantas suposiciones como en las anteriores acerca de la población, por lo que pueden ser aplicadas sin el cumplimiento rígido de tales condiciones previas. Este tipo de pruebas se denominan pruebas no paramétricas.

Las pruebas no paramétricas no hacen ningún tipo de suposición acerca de la forma exacta de la población en la que fueron extraídas las muestras. A lo sumo, se precisa que la distribución sea continua, o simétrica, pero no se llega a predeterminar rígidamente la forma de la distribución, como ocurre cuando se exige que éste se adapte a la curva normal.

  1. A partir de las aportaciones de Bradley y Moses presentadas en la obra de Downie y Heath(1983), y las que se recogen en los trabajos de Siegel(1991) o Pérez Juste (1985) podemos relacionar las ventajas asociados al uso de las pruebas no paramétricas:
  2. Simplicidad de deducción. Mientras que la deducción de los contrastes paramétricos requeire a veces un nivel de conocimientos matemáticos muy por encima del que suelen poseer la mayoría de los investigadores, los estadísticos no paramétricos se deducen de expresiones más sencillas.
  3. Facilidad de aplicación. Los contrastes no paramétirocs son más sencillos de aplicar. Frecuentemente, requieren sólo operaciones como ordenar por rangos, contar, sumar y restar.
  4. Rapidez de aplicación. Siempre que el tamaño de la muestra no sea demasiado grande, los contrastes no paramétricos se realizan con mayor rapidez que los paramétrios.
  5. Menos exigentes respecto al nivel de medición. Mientras que os contrastes paramétricos suelen exigir mediciones en una escala de razón o de intervalos, los contrastes no paramétricos requieren en general mediciones a nivel ordinal o nominal.

Siempre que se cumplan los supuesto exigidos, las pruebas paramétricas resultan de mayor potencia que las no paramétricas, esto es, la probabilidad de rechzar una hipótesis nula efectivamente falsa es mayor. Teniendo esto en cuenta, el criterio que habremos de seguir a la hora de elegir entre pruebas paramétricas o no paramétricas es el de aplicar una del primer tipo siempre que las condiciones exigidas para ello se cumplan. Pero si no se cumplen tales condiciones, y especialmente si el tamaño muestral es muy pequeño, es preferible recurrir a las pruebas no paramétircas.

Copyright 2007, Autores y Colaboradores. Cite/attribute Resource. page_64. (2008, September 16). Retrieved April 23, 2017, from ocwus Web site: http://ocwus.us.es/metodos-de-investigacion-y-diagnostico-en-educacion/analisis-de-datos-en-la-investigacion-educativa/Bloque_II/page_64.htm. Esta obra se publica bajo una licencia Creative Commons License. Creative Commons License