Este documento presenta un cuadro comparativo entre la estadística paramétrica y no paramétrica. Define la estadística paramétrica como aquella basada en distribuciones conocidas determinadas por un número finito de parámetros, mientras que la estadística no paramétrica estudia distribuciones desconocidas determinadas solo por los datos observados. Compara las características, escalas de medición, pruebas estadísticas, ventajas y supuestos de ambos enfoques.

1. República Bolivariana de Venezuela
Universidad Bicentenaria de Aragua
A.C. de Estudios Superiores Gerenciales
Centro Regional de Apoyo Tecnológico Valles del Tuy
Cátedra Psicoestadística.
Cuadro Comparativo
Evaluación 3
Profesor: Alumno:
Cruz Guerra Marianyely Estaba
C.I.V- 20.027.398
Julio 2019

2. Criterios Estadística Paramétrica Estadística No Paramétrica
Definición - Rama de la estadística
Referencial.
- Comprende procedimientos
estadísticos.
- Está basada en
distribuciones conocidas.
- Se determina usando
número finito de
parámetros.
- Se requiere conocer la
forma de distribución para
las mediciones resultantes
de la población estudiada.
- Trata de estimar
determinados parámetros
de una población de
datos.
- Rama de la estadística
referencial que estudia
pruebas y modelos donde
su distribución no se ajusta
a los criterios paramétricos.
- Son datos observados los
que la determinan.
- Sus cálculos y
procedimientos están
fundamentados en
distribuciones
desconocidas.
Características - Los datos deben estar - Se utiliza cuando los datos

3. ordenados.
- Los datos están en
intervalos.
- Requiere que los elementos
de las muestras contengan
elementos medibles.
- Criterios de resolución
fundamentados en
distribuciones conocidas.
- Estimación puntual.
- Contraste de hipótesis.
- Estimación por intervalos.
-
de medía no son como
mínimo un intervalo.
- Sus test están programados
en paquetes estadísticos
frecuentes.
- El investigador tiene como
tarea guiarse por los test
que más le convenga.
- utiliza métodos para
conocer cómo se
distribuye un fenómeno.
- Luego de saber cómo
distribuir utiliza técnicas
de estadística
paramétrica.
Escalas de Medición - Escala de intervalo
- Escala de Razón.
- Escala Nominal.
- Escala Ordinal.
Pruebas - Distribución Bernoulli.
- Distribución geométrica.
- Prueba Binomial.
- Prueba χ² de Pearson

4. - Distribución de Poisson.
- Distribución Uniforme.
- Distribución Gamma.
- Distribución Exponencial.
- Regresión múltiple
- Entre otras distribuciones de
probabilidades continuas y
discretas
- Prueba de la mediana.
- Prueba de los signos.
- Tablas de contingencia.
- Coeficiente de correlación
de Spearman.
- Entre otras.
Ventajas - Tiene
más potencia estadística
que la no paramétrica.
- Tiene mayor capacidad para
conducir a un rechazo de
H0.
- El valor p asociado a una
prueba paramétrica es
menor que el valor p
asociado a su equivalente
no paramétrica ejecutada
- Las pruebas no
paramétricas son
más robustas que las
paramétricas.
- son válidas en un rango
más amplio de situaciones.
- Exigen menos condiciones
de validez.

5. sobre los mismos datos.
Supuestos - Pruebas paramétricas con
potencia mayor.
- Pruebas paramétricas con
menos potencia.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
https://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_param%C3%A9trica. Consultado 2019, Julio 04.
https://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_no_param%C3%A9trica Consultado 2019, Julio 04.
López J. (s/f). Estadística Paramétrica. Economipedia. Disponible:
https://economipedia.com/definiciones/estadistica-parametrica.html Consultado 2019, Julio 04.
López J. (s/f). Diferencia entre estadística paramétrica y no paramétrica. Disponible:
https://economipedia.com/definiciones/diferencia-entre-estadistica-parametrica-y-no-parametrica.html
Consultado 2019, Julio 04.
Anónimo (2016). ¿Cuál es la diferencia entre pruebas paramétricas y no paramétricas?. Disponible:
https://help.xlstat.com/customer/es/portal/articles/2062456 Consultado 2019, Julio 04.