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Pruebas Estadísticas Paramétricas y No Paramétricas: Diferencias, Ventajas y Desventajas, Ejercicios de Estadística

Ayuda a establecer variables y datos importantes

Tipo: Ejercicios

2022/2023

Subido el 04/06/2023

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Docente: Ing. Fernández Ramiro
Fecha: 03 de febrero del 2023
Curso: Segundo “B”
Ciclo: octubre 2022 – marzo 2023
Tema: Cuál es la diferencia entre la estadística
paramétrica y no paramétrica, ventajas y
desventajas.
# Horas 4H
Integrantes: Mayra Toaquiza
1Introducción
La estadística resulta ser un pilar importante, ya que brinda la oportunidad de tomar
decisiones, teorizar y generar conocimiento de una manera objetiva. Los análisis
descriptivos que se obtienen a través de una investigación, no sólo es describir datos, sino
que aspira a hacer inferencias de los datos obtenidos en una muestra a la población de la
que dicha muestra se extrajo. Cuando se realiza investigación cuantitativa, las pruebas
estadísticas, se emplean para establecer con base a la probabilidad máxima de error (p
=.05) y 95% de intervalo de confianza, la evidencia estadística que sustenta una toma de
decisión o una conclusión, por lo que, la correcta selección y aplicación de éstas,
determinará la eficiencia de los resultados y la generación de conocimiento.
2 Objetivos
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Docente: (^) Ing. Fernández Ramiro Fecha: 03 de febrero del 2023 Curso: Segundo “B” Ciclo: octubre 2022 – marzo 2023 Tema: Cuál es la diferencia entre la estadística paramétrica y no paramétrica, ventajas y desventajas. # Horas 4H Integrantes: (^) Mayra Toaquiza 1 Introducción La estadística resulta ser un pilar importante, ya que brinda la oportunidad de tomar decisiones, teorizar y generar conocimiento de una manera objetiva. Los análisis descriptivos que se obtienen a través de una investigación, no sólo es describir datos, sino que aspira a hacer inferencias de los datos obtenidos en una muestra a la población de la que dicha muestra se extrajo. Cuando se realiza investigación cuantitativa, las pruebas estadísticas, se emplean para establecer con base a la probabilidad máxima de error (p =.05) y 95% de intervalo de confianza, la evidencia estadística que sustenta una toma de decisión o una conclusión, por lo que, la correcta selección y aplicación de éstas, determinará la eficiencia de los resultados y la generación de conocimiento. 2 Objetivos

  • Establecer la clasificación de las pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas, este modo porque dependen o no, de los parámetros de la población.
  • Analizar las características, diferencias, ventajas y desventajas de las pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas.
  • Calcular la estimación, mientras más pequeña, más distorsionada será la media de las muestras. Pruebas Paramétricas y No paramétricas Las pruebas paramétricas se basan en las leyes de distribución normal para analizar los elementos de una muestra, se busca estimar los parámetros de una población en base a una muestra, se conoce el modelo de distribución de la población, presenta variables cuantitativas continuas. Mientras que las pruebas no paramétricas se encargan de analizar datos que no tienen una distribución particular y se basa en una hipótesis, pero los datos no están organizados de forma normal, las pruebas no paramétricas nos permiten analizar datos en escala nominal u ordinal, es utilizada para contrastar con la hipótesis y en datos independientes. Tipos de pruebas paramétricas  Prueba del valor Z de la distribución normal  Prueba T de Student para datos relacionados (muestras dependientes)

Pruebas paramétricas Menor potencia estadística. Datos en intervalo o razón. Aleatoria >30 sujetos Las hipótesis se basan en valores numéricos, especialmente en promedios Se aplican en variables normales o de intervalo. Se utilizan para muestras grandes. Su distribución de datos es normal. Hacen muchas suposiciones. Exigen mayor condición de validez. Menor probabilidad de errores. El cálculo es complicado de hacer. Las hipótesis se basan en datos numéricos. Los cálculos son demasiado exactos. No toma en cuenta los valores perdidos para obtener información. Pruebas paramétricas Pruebas no paramétricas Pruebas no paramétricas Mayor potencia estadística. Datos ordinales o nominales. No Aleatoria <30 sujetos Las hipótesis se redactan sobre rangos, mediana o frecuencia d ellos datos. Se aplican en variables categóricas. Se utilizan para muestras pequeñas. No se conoce la forma de distribución de datos. No hacen muchas suposiciones. Exigen una menor condición de validez. Mayor probabilidad de errores. El cálculo es menos complicado de hacer. Las hipótesis se basan en rangos, mediana y frecuencia de datos. Los cálculos no son exactos. Considera los valores perdidos para obtener información.

Ventajas  Más eficiencia.  Poca probabilidad de errores.  Sus estimaciones son exactas.  Presentan sensibilidad a los rasgos de los datos recogidos.  Muestras grandes.  Empleada en diferentes situaciones porque no cumple con parámetros estrictos.  Sus métodos son más afables.  Se aplica en datos no numéricos.  Muestras pequeñas. Desventajas  Complejos de calcular.  Presentan una limitación en los datos.  No son sistemáticas.  Complica seleccionar la elección correcta.  Provoca confusión.  Requiere fuentes y respaldo.  Probabilidad de errores.  No hay exactitud. CONCLUSIÓN  Las pruebas estadísticas son primordiales para facilitar la compresión y aplicación de los resultados de una investigación.  Establecimos los datos elementales para conocer las características del análisis y las pruebas paramétricas y no paramétricas.  Se sintetizó que el tipo de prueba depende de si el parámetro representa con mayor precisión el centro de distribución de los datos, las características de la variable, objeto de estudio, tamaño de la muestra y la escala de medición de los datos. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS