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Análisis paramétrico y no paramétrico - Coggle Diagram
Análisis paramétrico y no paramétrico
Paramétricos
Se usan en pruebas de distribución
Aplicable en variables nominales
Debe contar con normalidad y homocedasticidad
Ventajas
Mas eficiencia
Poca probabilidad de error
Posee estimaciones exactas
Sirve para muestras grandes
Desventajas
Complejos de calcular
Poseen limitaciones en los datos
No parametricas
Ventajas
Sus métodos son mas afables
Se aplica en datos no numéricos
Empleada en diferentes situaciones porque cumple con parámetros estrictos
se usan en muestras pequeñas
Se usan en pruebas arbitrarias
Aplicable en variables categóricas
Cuenta con menor presunción y alcance mas amplio
Desventajas
Provoca confusión
Requiere fuentes y respaldo
No son sistemáticas
No posee exactitud
Generalidades
No paramétricas
Se puede utilizar aun desconociendo los parámetros
Es utilizada para contrastar con la hipótesis
Se desconoce la distribución de datos
La hipótesis se redacta sobre rangos, mediana o frecuencia de los datos
Paramétricas
Mientras mas grande sea la muestras, mas exacta será
Las hipótesis se basan en valores numéricos, especialmente en promedios
Se conoce el modelo de distribución de la población