Estadística no paramétrica – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico

Definición de Estadística no paramétrica – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico

La estadística no paramétrica es una rama de la estadística que utiliza métodos y pruebas estadísticas que no hacen suposiciones sobre la distribución subyacente de los datos. Se utiliza cuando no se conocen o no se pueden asumir las características de una población o muestra, y se basa en técnicas que son menos sensibles a las suposiciones.

Las estadísticas no paramétricas no son muy populares. Sin embargo, existe una literatura muy extensa al respecto. El problema que trata de resolver la estadística no paramétrica es el desconocimiento de la distribución de probabilidad.

En otras palabras, la estadística no paramétrica trata de averiguar la naturaleza de una variable aleatoria. Una vez que sepas cómo se comporta, podrás realizar cálculos y métricas que lo caractericen.

Este es el propósito de las estadísticas no paramétricas. Esto lo vemos con más detalle a continuación.

Propósito de las estadísticas no paramétricas

Hay varios tipos de distribuciones de probabilidad sobre las que opera la estadística paramétrica. Ahora que no sabemos a qué tipo de distribución de probabilidad corresponde una variable, ¿qué cálculos usamos?

Es decir, cuando no conocemos la distribución de probabilidad de un conjunto de datos, debemos hacer inferencias estadísticas utilizando procedimientos no paramétricos.

En otras palabras, si no sabemos qué tipo de distribución de probabilidad tiene un fenómeno, no podemos hacer estimaciones como si realmente supiéramos cómo se distribuye. Este es el propósito de las estadísticas paramétricas para conocer la distribución para que podamos pasar al siguiente paso (estadísticas paramétricas).

pruebas no parametricas

Por supuesto, si no sabemos cómo se propaga un fenómeno aleatorio, ¿qué debemos hacer? Muy simple. Nuestra misión será tratar de averiguar cómo se propaga. Para tratar de averiguar qué tipo de distribución tiene un determinado fenómeno, tenemos una serie de pruebas disponibles para ayudarnos con esto. Entre las pruebas no paramétricas más conocidas se encuentran:

• prueba binomial
• Prueba de Anderson-Darling
• prueba Cochrane
• Prueba kappa de Cohen
• prueba de pescador
• prueba de Friedman
• prueba de kendall
• Prueba de Kolmogorov-Smirnov
• prueba de Kuiper
• Prueba de Mann-Whitney o prueba de Wilcoxon
• prueba de McNemar
• prueba promedio
• Prueba de Siegel-Tukey
• prueba de signos
• Coeficiente de correlación de Spearman
• Mesas cruzadas
• Prueba de Wald-Wolfowitz
• Wilcoxon firmó una prueba de rango

Todas estas pruebas están diseñadas para decirnos si una variable aleatoria se distribuye de una forma u otra. Por ejemplo, un posible resultado podría ser: la variable aleatoria X se distribuye a razón de una distribución normal.

En general, los resultados no son infalibles. Para realizar pruebas no paramétricas, debemos tener muestras estadísticas. Por lo tanto, los resultados pueden ser confiables pero no tienen que ser 100 % perfectos.

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