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Ayuda a establecer variables y datos importantes
Tipo: Ejercicios
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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
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