{"id":1168,"date":"2024-09-05T22:29:15","date_gmt":"2024-09-05T20:29:15","guid":{"rendered":"https:\/\/site.ellistat.com\/?p=1168"},"modified":"2026-11-06T10:23:26","modified_gmt":"2026-11-06T09:23:26","slug":"pruebas-estadisticas-parametricas-y-no-parametricas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ellistat.com\/es\/les-tests-statistiques-parametriques-et-non-parametriques\/","title":{"rendered":"Pruebas estad\u00edsticas param\u00e9tricas y no param\u00e9tricas"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Antes de entrar en los detalles de las pruebas param\u00e9tricas y no param\u00e9tricas, veamos c\u00f3mo funciona una prueba estad\u00edstica. El sitio&nbsp;<a href=\"https:\/\/ellistat.com\/es\/soluciones-de-analisis-de-datos\/\">M\u00f3dulo de an\u00e1lisis de datos Ellistat<\/a>&nbsp;le permite realizar estas pruebas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una prueba estad\u00edstica funciona de la siguiente manera:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Consideramos una hip\u00f3tesis nula en la que no hay diferencia entre las muestras.<\/li>\n\n\n\n<li>Se calcula la probabilidad de caer en la misma configuraci\u00f3n que la obtenida con las muestras observadas bajo la hip\u00f3tesis nula. Esta probabilidad se conoce como \"riesgo alfa\" o \"valor p\".<\/li>\n\n\n\n<li>Si el riesgo alfa &lt; 5%, se considera demasiado improbable obtener tal configuraci\u00f3n bajo la hip\u00f3tesis nula. Por lo tanto, rechazamos la hip\u00f3tesis nula y consideramos que la diferencia entre las muestras es significativa. Por este motivo, todos los resultados de las pruebas estad\u00edsticas propuestas por Ellistat se asociar\u00e1n a un valor de riesgo alfa con la siguiente escala:<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"188\" height=\"61\" src=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Risque-alpha.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1170\" srcset=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Risque-alpha.png 188w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Risque-alpha-18x6.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 188px) 100vw, 188px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La cifra que aparece debajo de la escala equivale al riesgo alfa de la prueba:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Si el riesgo alfa &lt; 0,01, la diferencia se considerar\u00e1 altamente significativa&lt;.<\/li>\n\n\n\n<li>Si el riesgo alfa &lt; 0,05, la diferencia se considera significativa<\/li>\n\n\n\n<li>Si el riesgo alfa es inferior a 0,1, la diferencia se considera lim\u00edtrofe (no puede decirse que haya una diferencia significativa, pero la hip\u00f3tesis es interesante).<\/li>\n\n\n\n<li>Si el riesgo alfa es &gt; 0,1, la diferencia se considerar\u00e1 no significativa.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ejemplo<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para ilustrar c\u00f3mo funciona una prueba estad\u00edstica, tomemos el siguiente ejemplo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Supongamos que queremos detectar si se ha lanzado una moneda al aire. Suponemos que la moneda siempre sale cruz.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Lanzamiento n\u00b01<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tras el primer lanzamiento, la moneda sale cruz. \u00bfPodemos deducir de ello que la moneda ha sido lanzada?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A primera vista, ser\u00eda bastante arriesgado apostar a que la moneda est\u00e1 entubada, ya que lo mismo podr\u00eda haber ocurrido con una moneda normal.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En este caso, la hip\u00f3tesis nula es: la moneda no est\u00e1 inclinada, por lo que tiene una probabilidad entre dos de salir cara o cruz. La probabilidad de que una moneda sin lanzar salga cara es 50%.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En consecuencia, la probabilidad de obtener cruz tras el primer lanzamiento de una moneda no lanzada es de 50%, decimos que el riesgo alfa de la prueba es:Riesgo alfa = 50%<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En otras palabras, existe una probabilidad 50% de obtener el mismo resultado siguiendo la hip\u00f3tesis nula.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Lanzamiento n\u00b02<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tras el segundo lanzamiento, la moneda vuelve a salir cruz. El riesgo alfa pasa a ser:Riesgo alfa = 25%<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00bfSignifica esto que el juego est\u00e1 ama\u00f1ado?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">As\u00ed que surge la pregunta: \u00bfa partir de qu\u00e9 riesgo alfa podemos decir que la moneda ha sido inclinada?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por regla general, en la industria, el l\u00edmite de riesgo alfa se fija en 5%.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En otras palabras :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Si el riesgo alfa es inferior a 5%, se rechaza la hip\u00f3tesis nula y se considera que la moneda est\u00e1 inclinada.<\/li>\n\n\n\n<li>Si el riesgo alfa es superior al 5 %, no se puede afirmar que la moneda est\u00e9 ama\u00f1ada. Sin embargo, esto no significa que la moneda no est\u00e9 ama\u00f1ada, ya que depende del n\u00famero de lanzamientos que se hayan realizado.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Continuaci\u00f3n del ejemplo<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sigamos con nuestro ejemplo:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">-3<sup>th<\/sup>&nbsp;Lanzamiento: la moneda sale cruz: riesgo alfa = 12,5%<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">-4<sup>th<\/sup>&nbsp;Lanzamiento: la moneda sale cruz: riesgo alfa = 6,75%<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">-5<sup>th<\/sup>&nbsp;Lanzamiento: la moneda sale cruz: riesgo alfa = 3,375%<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En este caso, a partir de 5<sup>th<\/sup>&nbsp;Por lo tanto, podemos decir que la moneda se inclina con un riesgo inferior a 5%.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Pruebas param\u00e9tricas y no param\u00e9tricas<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cuando se realizan comparaciones entre poblaciones o se compara una poblaci\u00f3n con un valor te\u00f3rico, existen dos tipos principales de pruebas: pruebas param\u00e9tricas y pruebas no param\u00e9tricas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Pruebas param\u00e9tricas<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las pruebas param\u00e9tricas parten del supuesto de que los datos de que disponemos siguen un tipo conocido de ley de distribuci\u00f3n (generalmente, la ley normal).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para calcular el riesgo alfa de la prueba estad\u00edstica, basta con calcular la media y la desviaci\u00f3n t\u00edpica de la muestra para acceder a la ley de distribuci\u00f3n de la muestra.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"295\" height=\"300\" src=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Test-parametrique-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1173\" srcset=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Test-parametrique-1.png 295w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Test-parametrique-1-12x12.png 12w\" sizes=\"auto, (max-width: 295px) 100vw, 295px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con la ley de distribuci\u00f3n perfectamente conocida, el riesgo alfa puede calcularse a partir de los c\u00e1lculos te\u00f3ricos para la distribuci\u00f3n gaussiana.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estas pruebas suelen ser muy buenas, pero exigen que los datos sigan realmente la distribuci\u00f3n supuesta. En particular, son muy sensibles a los valores at\u00edpicos y no se recomiendan si se detectan.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Pruebas no param\u00e9tricas<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las pruebas no param\u00e9tricas no hacen suposiciones sobre el tipo de ley de distribuci\u00f3n de los datos. Se basan \u00fanicamente en las propiedades num\u00e9ricas de las muestras. He aqu\u00ed un ejemplo de prueba no param\u00e9trica:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Queremos comprobar que la mediana de una poblaci\u00f3n es diferente de un valor te\u00f3rico. Medimos 14 piezas y obtenemos la siguiente muestra:<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"658\" height=\"93\" src=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Test-non-parametrique.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1172\" srcset=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Test-non-parametrique.png 658w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Test-non-parametrique-300x42.png 300w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Test-non-parametrique-18x3.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 658px) 100vw, 658px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">11 veces en el mismo lado de 14<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">11 de cada 14 veces, el resultado est\u00e1 por debajo de la mediana te\u00f3rica. Si la mediana de la poblaci\u00f3n es igual al valor te\u00f3rico, deber\u00edamos tener 50% de monedas por encima de la mediana y 50% de monedas por debajo. Para determinar si la desviaci\u00f3n de la mediana con respecto a la mediana te\u00f3rica es significativa, basta con comprobar si la frecuencia de 11 de cada 14 veces es significativamente diferente de 50%.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"980\" height=\"330\" src=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Exemple.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1174\" srcset=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Exemple.png 980w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Exemple-300x101.png 300w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Exemple-768x259.png 768w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Exemple-18x6.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 980px) 100vw, 980px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esta brecha est\u00e1 al l\u00edmite.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al igual que en el ejemplo anterior, las pruebas no param\u00e9tricas no necesitan asumir un tipo concreto de distribuci\u00f3n para calcular el riesgo alfa de la prueba. Son muy elegantes y se basan en propiedades num\u00e9ricas. Adem\u00e1s, no son muy sensibles a los valores at\u00edpicos, por lo que se recomiendan en este caso.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Tabla: \u00bfqu\u00e9 prueba param\u00e9trica y qu\u00e9 equivalente no param\u00e9trico?<\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Tu pregunta<\/th><th>Prueba param\u00e9trica<\/th><th>Equivalente no param\u00e9trico<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>\u00bfEs diferente un promedio de un valor objetivo?<\/td><td>Prueba T de una muestra<\/td><td>Wilcoxon, prueba de signos<\/td><\/tr><tr><td>\u00bfEs diferente una desviaci\u00f3n t\u00edpica de un valor objetivo?<\/td><td>Prueba de chi\u00b2<\/td><td>\u2014<\/td><\/tr><tr><td>\u00bfTienen la misma posici\u00f3n dos muestras independientes? (dos proveedores, dos m\u00e1quinas)<\/td><td>Prueba T de dos muestras<\/td><td>Mann-Whitney<\/td><\/tr><tr><td>\u00bfSon diferentes dos series emparejadas? (las mismas piezas medidas antes y despu\u00e9s, o con dos instrumentos distintos)<\/td><td>Prueba T pareada<\/td><td>Wilcoxon, prueba de signos para las diferencias<\/td><\/tr><tr><td>\u00bfHay tres o m\u00e1s grupos que tengan la misma posici\u00f3n?<\/td><td>ANOVA<\/td><td>Kruskal-Wallis<\/td><\/tr><tr><td>\u00bfTres o m\u00e1s grupos en pruebas pareadas?<\/td><td>ANOVA emparejada<\/td><td>Friedman<\/td><\/tr><tr><td>\u00bfSon diferentes dos dispersiones?<\/td><td>Prueba F<\/td><td>Levene, Fligner-Killeen<\/td><\/tr><tr><td>\u00bfSon diferentes varias dispersiones?<\/td><td>Bartlett<\/td><td>Levene<\/td><\/tr><tr><td>\u00bfSon diferentes las distribuciones completas?<\/td><td>\u2014<\/td><td>Cram\u00e9r-von Mises (2 muestras), ensayo de energ\u00eda (3 o m\u00e1s)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No pases por alto la l\u00ednea de dispersi\u00f3n. En la producci\u00f3n, dos m\u00e1quinas pueden tener la misma media y dispersiones muy diferentes, y es la dispersi\u00f3n la que determina la capacidad. Para profundizar m\u00e1s, nuestro art\u00edculo sobre la&nbsp;<a href=\"https:\/\/ellistat.com\/es\/comparar-las-distribuciones-cramer-von-mises-test-y-energy-test\/\">comparaci\u00f3n de distribuciones mediante las pruebas de Cram\u00e9r-von Mises y de energ\u00eda<\/a>&nbsp;explica estos enfoques con detalle.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo elegir entre una prueba param\u00e9trica y una no param\u00e9trica?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hazte cuatro preguntas, en este orden:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>\u00bfCu\u00e1ntas muestras comparas y est\u00e1n emparejadas?<\/strong>\u00a0Medir las mismas piezas dos veces (antes y despu\u00e9s de una modificaci\u00f3n, o con dos m\u00e9todos de medici\u00f3n) se denomina prueba por pares. Comparar piezas diferentes se denomina prueba independiente.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00bfSiguen los datos una distribuci\u00f3n normal?<\/strong>\u00a0Compru\u00e9balo con una prueba de normalidad y un histograma. Una distribuci\u00f3n claramente asim\u00e9trica apunta hacia el m\u00e9todo no param\u00e9trico.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00bfHay alg\u00fan valor at\u00edpico?<\/strong>\u00a0Si es as\u00ed y no se deben a un error de introducci\u00f3n de datos o de medici\u00f3n, es preferible utilizar una prueba no param\u00e9trica. Una\u00a0<a href=\"https:\/\/ellistat.com\/es\/pruebas-de-valores-atipicos\/\">prueba de valores at\u00edpicos<\/a>\u00a0ayuda a decidir.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00bfCu\u00e1l es el tama\u00f1o de la muestra?<\/strong>\u00a0Cuando hay muchos datos, las pruebas param\u00e9tricas se vuelven robustas ante desviaciones moderadas respecto a la normalidad. Cuando hay pocos datos, es dif\u00edcil verificar la normalidad y resulta m\u00e1s prudente recurrir a las pruebas no param\u00e9tricas.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En caso de duda, es recomendable realizar ambos tipos de pruebas. Si llegan a la misma conclusi\u00f3n, esta es s\u00f3lida. Si divergen, es se\u00f1al de que conviene examinar detenidamente las hip\u00f3tesis de la prueba param\u00e9trica.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00abNo significativo\u00bb no significa \u00abigual\u00bb: las pruebas de equivalencia<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es el error de interpretaci\u00f3n m\u00e1s frecuente en la industria. Una prueba que no encuentra diferencias significativas&nbsp;<strong>no demuestra<\/strong>&nbsp;que ambos grupos son id\u00e9nticos. Cuando hay pocas piezas, incluso una diferencia real puede pasar desapercibida.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cuando el objetivo es demostrar que un nuevo proveedor, una nueva herramienta o un nuevo ajuste da&nbsp;<strong>el mismo resultado<\/strong>&nbsp;A diferencia del anterior, hay que invertir la l\u00f3gica y utilizar un&nbsp;<strong>prueba de equivalencia<\/strong>. Se establece la desviaci\u00f3n m\u00e1xima aceptable y, a continuaci\u00f3n, se intenta demostrar que la desviaci\u00f3n real es inferior. De hecho, el m\u00f3dulo \u00abData Analysis\u00bb lo propone directamente cuando una prueba de diferencia no resulta significativa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Otro aspecto que hay que tener en cuenta: el n\u00famero de piezas necesarias. Un c\u00e1lculo de&nbsp;<strong>potencia<\/strong>&nbsp;Antes de la campa\u00f1a de mediciones, hay que evitar concluir que \u00abno hay diferencias\u00bb simplemente porque la muestra era demasiado peque\u00f1a.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Realizar estas pruebas con Ellistat<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En el m\u00f3dulo&nbsp;<a href=\"https:\/\/ellistat.com\/es\/soluciones-de-analisis-de-datos\/\">An\u00e1lisis de datos de Ellistat<\/a>, la pesta\u00f1a \u00abPruebas de estad\u00edsticas inferenciales\u00bb ofrece un selector \u00abParam\u00e9tricas\u00bb \/ \u00abNo param\u00e9tricas\u00bb. En funci\u00f3n del n\u00famero de muestras y del emparejamiento, el programa muestra directamente las pruebas adecuadas, agrupadas por familia:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>posici\u00f3n: prueba T, ANOVA, Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Friedman\u2026;<\/li>\n\n\n\n<li>dispersi\u00f3n: prueba F, de Bartlett, de Levene\u2026;<\/li>\n\n\n\n<li>distribuci\u00f3n: Cram\u00e9r-von Mises, prueba de energ\u00eda.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cada prueba param\u00e9trica incluye un pictograma que verifica sus hip\u00f3tesis (distribuci\u00f3n normal, valores at\u00edpicos, igualdad de varianzas). As\u00ed sabr\u00e1s de inmediato si la prueba es aplicable a tus datos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Conclusi\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Elegir entre un&nbsp;<strong>una prueba param\u00e9trica y una prueba no param\u00e9trica<\/strong>&nbsp;equivale a comparar tus datos con las hip\u00f3tesis de la prueba:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Datos normales, sin valores at\u00edpicos: la prueba param\u00e9trica es la m\u00e1s sensible;<\/li>\n\n\n\n<li>Distribuci\u00f3n desconocida, asim\u00e9trica o con valores extremos: la prueba no param\u00e9trica es la m\u00e1s fiable.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En ambos casos, hay tres h\u00e1bitos que permiten evitar las malas decisiones:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>tener en cuenta tanto la dispersi\u00f3n como la media;<\/li>\n\n\n\n<li>No hay que confundir nunca \u00abno significativo\u00bb con \u00abid\u00e9ntico\u00bb;<\/li>\n\n\n\n<li>Calcular el tama\u00f1o de la muestra antes de realizar la medici\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">PREGUNTAS FRECUENTES<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre una prueba param\u00e9trica y una prueba no param\u00e9trica?<\/strong><br>Una prueba param\u00e9trica supone que los datos siguen una distribuci\u00f3n conocida, normalmente la distribuci\u00f3n normal, y se basa en la media y la desviaci\u00f3n t\u00edpica. Una prueba no param\u00e9trica no formula ninguna hip\u00f3tesis sobre la distribuci\u00f3n y se basa en los rangos o los signos de los datos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfCu\u00e1ndo se debe utilizar una prueba no param\u00e9trica?<\/strong><br>Cuando los datos no siguen una distribuci\u00f3n normal, cuando contienen valores at\u00edpicos que no se pueden descartar o cuando la muestra es demasiado peque\u00f1a para comprobar la normalidad.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfCu\u00e1l es el equivalente no param\u00e9trico de la prueba de Student?<\/strong><br>Para dos muestras independientes, se utiliza la prueba de Mann-Whitney. Para dos series emparejadas o una sola muestra comparada con un valor objetivo, se utilizan la prueba de Wilcoxon y la prueba de los signos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfCu\u00e1l es el equivalente no param\u00e9trico del ANOVA?<\/strong><br>La prueba de Kruskal-Wallis para grupos independientes y la prueba de Friedman para medidas emparejadas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfDemuestra una prueba no significativa que dos grupos son id\u00e9nticos?<\/strong><br>No. Solo indica que los datos no permiten demostrar que exista una diferencia. Para demostrar que dos grupos son equivalentes, se necesita una prueba de equivalencia, con una diferencia m\u00e1xima aceptable definida de antemano.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Avant de rentrer dans le d\u00e9tail des tests param\u00e9triques et non param\u00e9trique, rappelons le fonctionnement d\u2019un test statistique. Le&nbsp;module Data Analysis d\u2019Ellistat&nbsp;vous permet r\u00e9aliser ces tests. 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