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PRUEBAS - Coggle Diagram

- - - - No requieren normalidad
      - No requieren homocedasticidad.
      - Fáciles de interpretar
      - Útiles para datos ordinales y nominales
  - - - No son tan ampliamente utilizadas como las pruebas paramétricas
      - No son adecuadas para todos los tipos de datos
      - No proporcionan estimaciones
      - Menos potencia
  - - - Prueba de Wilcoxon
        
        Prueba de Mann-Whitney
        
        Prueba de Kruskal-Wallis
    - - Prueba de Chi-Cuadrado
        
        Prueba de Fisher
        
        Prueba de McNemar
        
        Prueba de Cochran-Q
        
        Prueba de Kappa de Cohen
  - - - No requieren conocimiento de parámetros
      - Muestra no necesariamente aleatoria
      - No requieren homocedasticidad
      - Basadas en rangos o categorías
- - - - • Más sensibles a los rasgos de los datos recolectados
      - • Menos posibilidad de errores
      - • Dan estimaciones probabilísticas bastante exacta
  - - - Requieren una distribución normal de los datos.
      - Se utilizan para comparar medias, varianzas, proporciones, etc.
      - Se basan en la teoría de la probabilidad y la estadística.
  - - - • Prueba T de Student para datos relacionados
        
        Pareado
      - • Prueba T de Student para datos no relacionados
      - • Prueba T de Student-Welch
      - • Prueba F (análisis de varianza o ANOVA)
      - Prueba del valor Z de la distribución normal
        
        Se ubican la (media, mediana y moda)
        
        Formación de la curva
        
        Formula