Definición de Diferencia entre estadística paramétrica y no paramétrica – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico
La diferencia entre estadística paramétrica y no paramétrica radica en el uso de parámetros poblacionales conocidos o estimados. En la estadística paramétrica, se asume una distribución de probabilidad específica para los datos y se utilizan estimadores de parámetros poblacionales. En la estadística no paramétrica, no se realizan suposiciones sobre la distribución de probabilidad y se utilizan pruebas y técnicas basadas en el orden o la posición de los datos.
La estadística paramétrica utiliza cálculos y procedimientos, suponiendo que se sabe cómo se distribuye la variable aleatoria en estudio. En contraste, las estadísticas no paramétricas usan métodos para descubrir cómo se propaga un fenómeno para luego usar métodos de estadísticas paramétricas.
Las definiciones de ambos conceptos se ilustran a continuación:
- Estadísticas paramétricas: Se refiere a la parte de la inferencia estadística que utiliza estadísticas y criterios de resolución basados en distribuciones conocidas.
- Estadísticas no paramétricas: Esta es una sección de inferencia estadística cuyos cálculos y procedimientos se basan en distribuciones desconocidas.
Las estadísticas paramétricas y no paramétricas se complementan
Usan diferentes métodos porque tienen diferentes objetivos. Sin embargo, se trata de dos ramas complementarias. No siempre sabemos con seguridad (de hecho, rara vez lo sabemos) cómo se distribuye una variable aleatoria. Por lo tanto, se deben utilizar métodos para averiguar qué tipo de distribución es más similar.
Una vez que sabemos cómo se distribuye, podemos realizar cálculos y métodos específicos para este tipo de distribución. Ya que, por ejemplo, el valor medio en la distribución de Poisson se calcula de forma diferente que en la distribución Normal.
Sin embargo, es importante señalar que las estadísticas paramétricas son mucho más conocidas y populares. En muchos casos, en lugar de utilizar estadísticas no paramétricas, se supone explícitamente que la variable se distribuye de una manera. Es decir, parte de una hipótesis inicial que se considera correcta. Sin embargo, si desea hacer el trabajo estrictamente, en caso de que no esté seguro, debe usar estadísticas no paramétricas.
De lo contrario, no importa qué tan bien se apliquen los métodos de estadística paramétrica, los resultados serán inexactos.
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