Test parametricos y no parametricos usos

Para comparar dos grupos independientes con datos no normales, usa Mann-Whitney. Justifica claramente la elección de la prueba en tu informe o publicación. Esta prueba no paramétrica es análoga a la prueba t pareada paramétrica. Su desventaja es que suelen tener menor potencia estadística que las pruebas paramétricas.

Proporciona una alternativa cuando los supuestos del ANOVA no se cumplen. La elección entre paramétricos y no paramétricos depende de la naturaleza de los datos.

Considera la prueba de Spearman para evaluar la correlación entre dos variables ordinales. Esta prueba no paramétrica mide la fuerza y dirección de la relación. La prueba de Chi-cuadrado evalúa la asociación entre variables categóricas.

Recuerda que la robustez es clave en muchos escenarios. Puede usarse para probar la normalidad de una muestra. Ejemplos comunes son la prueba t de Student y el ANOVA, ideales para datos continuos y con distribución conocida. Es el análogo no paramétrico del ANOVA de medidas repetidas.

Ofrece una alternativa a otras pruebas de bondad de ajuste. No requiere supuestos sobre la distribución del tiempo de supervivencia. Los tests paramétricos asumen que los datos siguen una distribución normal y tienen varianzas iguales. Sin embargo, si las violaciones son severas, es preferible optar por los tests no paramétricos.

Pueden usarse con datos que no cumplen los estrictos requisitos de los paramétricos. Permite estimar la función de supervivencia y comparar grupos. En investigaciones donde la precisión es crucial, verifica minuciosamente los supuestos de los tests paramétricos. Evalúa si hay una diferencia significativa entre las mediciones pareadas.

Al analizar datos de supervivencia, la prueba de Kaplan-Meier es una herramienta no paramétrica esencial. Evalúa la escala de medición (nominal, ordinal, intervalar o de razón).

Los tests paramétricos asumen que los datos siguen una distribución normal y tienen varianzas iguales

Si los datos no cumplen estos requisitos, los resultados pueden ser engañosos. Al comparar dos grupos relacionados con datos no normales, utiliza la prueba de Wilcoxon. Es útil cuando los datos no siguen una distribución normal bivariada. Cuando tus datos son categóricos o ordinales, o la distribución normal no se sostiene, recurre a pruebas no paramétricas.

La correcta selección garantiza resultados válidos y conclusiones precisas. La elección final debe basarse en una evaluación completa de los datos y los objetivos de la investigación.