Cuadro comparativo de estadistica parametrica y no paramétrica hecho por yeusis manzano, Universidad Bicentenaria de Aragua.

1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular Para la Educación Universitaria
Centro Regional de Apoyo Tecnológico Valles del Tuy
Universidad Bicentenaria de Aragua (CREATE).
Profesora: Cruz Ramón Participante: Manzano Yeusis

2. Estadísticas Definición Características Pruebas Escalas de medición Supuestos
Estadísticas paramétricas La estadísticas paramétrica es
una rama de la estadística
inferencial que comprende los
procedimientos estadísticos y
de decisión que están basados
en distribuciones conocidas.
Estas son determinadas usando
un numero finito de parámetros
.la mayoría de procedimiento
paramétricos requiere conocer
la forma de distribución para las
mediciones resultantes de la
población estudiada.
Para la inferencia
paramétrica se requiere
como mínimo una escala de
intervalo, esto quiere decir
que nuestros datos deben
tener un orden y una
numeración de intervalos.
Es decir los datos
categorizados en: menores
de 20 años, de 20 a 40 años,
de 40 a 60 años, de 60 a 80
entre otros, ya que hay
números con los cuales
realizar cálculos
estadísticos.
La prueba paramétrica, como la de la l
de Student o el análisis de la varianza
(ANOVA), se basan en que se supone
una forma determinada de la
distribución de valores, generalmente
la distribución norma, en la población
de la se obtiene la muestra
experimental. Las técnicas
paramétricas si presuponen una
distribución teórica de probabilidad
subyacente para la distribución de los
datos.
Es una clasificación acordada
con el fin de describir la
naturaleza de la información
contenida dentro de los
numéricos asignados a los
objetos, por lo tanto, dentro
de unas variables. Según la
teoría de las escalas de
medida, varias operaciones
matemáticas diferentes son
posibles dependiendo del
nivel en el cual la variable se
mide.
Normalidad. Las observaciones se extraen de
poblaciones distribuidas según la Normal para
cada grupo. Pruebas de bondad de ajuste.
2. Homocedasticidad. Las varianzas de los
diferentes grupos tienen que ser iguales.
Homogeneidad de varianzas. El numerador y el
denominador de la prueba F son estimaciones
de la misma varianza poblacional. Prueba de
Levéne. Supuesto de esfericidad respecto a la
homogeneidad de varianzas - covarianzas
según la prueba de Mauchley.
3. Respecto a los errores: 1. Los errores son
independientes entre sí. 2. Se distribuyen s
Normal dentro de cada población del grupo N
(0, σ 2). Es decir, con media cero y varianzas
equivalentes. 3. La ecuación estructural del
modelo refleja una composición aditiva de las
fuentes de variación
Estadísticas no paramétricas Es la rama no paramétrica es la
rama de la estadística que
engloba las pruebas y modelos
estadísticos cuya distribución
de probabilidad F de los
Son más fáciles de aplicar
Son aplicables a los datos
jerarquizados
Se pueden usar cuando dos
series de observaciones
Las pruebas no paramétricas engloban
una serie de pruebas estadísticas que
tiene como denominador común la
ausencia de asunciones acerca de la
ley de probabilidad que sigue la
Dentro de la estadística no
paramétrica existen 4 tipos de
escalas de medición:
Escala nominal:el mercado en
el que cotiza una acción es un

3. estadísticos asociados se le
supone única bajo alguna
condiciones de regularidad. Por
ejemplo, algunas de estas
condiciones son que F sea
absolutamente continua o
simétrica en torno a su
mediana, o que tiene función
de densidad f con dos derivadas
continuas. Por lo tanto, las
técnicas de estadísticas no
paramétrica no dependen de
una función de distribución
inicialmente definida, sino de
los datos observados.
proviene de distintas
poblaciones
Son la única alternativa
cuando el tamaño de
muestra es pequeño
Son útiles a un nivel de
significados previamente
específicos
población dela que ha sido extraída la
muestra. Por tal razón es común
referirse a ella como prueba de
distribución libre
dato nominal no numérico. El
número de seguro social de
una persona es un dato
nominal numérico
La escala ordinal:Las medidas
pequeñas, medianas y
grandes para dar un tamaño
de objeto son datos ordinales
no numéricos. El lugar de los
individuos en una clase 1,2,3,
son datos ordinales
numéricos
La escala de intervalos: las
mediciones de temperatura
son datos de intervalo.
La escala de razón: son
variablescomo la distancia, la
altura, el peso y el tiempo se
miden con una escala de
razón.