Definicion de ¿Qué es un método no paramétrico? Análisis vs. método paramétrico
¿Qué es un método no paramétrico? Análisis vs. método paramétrico
¿Qué es un método no paramétrico?
Un método no paramétrico se refiere a un tipo de estadística que no hace suposiciones sobre las características de la muestra (sus parámetros) o si los datos observados son cuantitativos o cualitativos.
Las estadísticas no paramétricas pueden incluir ciertas estadísticas descriptivas, modelos estadísticos, inferencias y pruebas estadísticas. No se especifica la estructura del modelo de métodos no paramétricos. primero sino que se determina en función de los datos.
El término «no paramétrico» no significa que dichos modelos carezcan completamente de parámetros, sino más bien que el número y la naturaleza de los parámetros son flexibles y no están fijados de antemano. Un histograma es un ejemplo de estimación no paramétrica de una distribución de probabilidad.
Por el contrario, métodos estadísticos conocidos como ANOVA, correlación de Pearson, prueba t y otros hacen suposiciones sobre los datos que se analizan. Uno de los supuestos paramétricos más comunes es que los datos de población están «normalmente distribuidos».
Resultados clave
- El método no paramétrico es una rama de la estadística que no supone que los datos provengan de modelos específicos definidos por una pequeña cantidad de parámetros.
- El análisis no paramétrico suele ser más adecuado cuando se considera el orden de algo, donde incluso si los datos numéricos cambian, es probable que los resultados sigan siendo los mismos.
- Esto contrasta con los métodos paramétricos, que hacen suposiciones sobre la forma o las características de los datos. Ejemplos de tales métodos incluyen el modelo de distribución normal y el modelo de regresión lineal.
Cómo funciona el método no paramétrico
A menudo se utilizan métodos paramétricos y no paramétricos para diferentes tipos de datos. Las estadísticas paramétricas normalmente requieren datos de intervalos o proporciones. Ejemplos de este tipo de datos son la edad, los ingresos, la altura y el peso, en los que los valores son continuos y los intervalos entre valores son significativos.
Por el contrario, las estadísticas no paramétricas se suelen utilizar para datos nominales u ordinales. Las variables nominales son variables cuyos valores no tienen significado cuantitativo. Las variables nominales comunes en la investigación social, por ejemplo, incluyen el género, cuyos posibles valores están representados por las categorías discretas de “masculino” y “femenino”. Otras variables nominales comunes en la investigación social son la raza, el estado civil, el nivel educativo y la situación laboral. (empleados y desempleados).
Las variables ordinales son aquellas cuyo valor sugiere algún orden. Un ejemplo de variable ordinal sería cuando un encuestado pregunta: «En una escala del 1 al 5, donde 1 es «muy insatisfecho» y 5 es «extremadamente satisfecho», ¿cómo calificaría su experiencia con la compañía de cable?»
Sin embargo, las estadísticas paramétricas también se pueden aplicar a poblaciones con otros tipos de distribución conocidos. Las estadísticas no paramétricas no requieren que los datos de población cumplan con los supuestos requeridos para las estadísticas paramétricas. Por tanto, las estadísticas no paramétricas entran en la categoría de estadísticas que a veces se denominan estadísticas sin distribución. A menudo se utilizan métodos no paramétricos cuando los datos de la población tienen una distribución desconocida o cuando el tamaño de la muestra es pequeño.
Consideraciones Especiales
Aunque las estadísticas no paramétricas tienen la ventaja de tener que tener en cuenta un pequeño número de supuestos, son menos poderosas que las estadísticas paramétricas. Esto significa que es posible que no muestren una relación entre dos variables aunque realmente exista una.
Las estadísticas no paramétricas han ganado reconocimiento debido a su facilidad de uso. Dado que se elimina la necesidad de parámetros, los datos se vuelven más aplicables a una gama más amplia de pruebas. Este tipo de estadística se puede utilizar sin media, tamaño de muestra, desviación estándar ni estimaciones de cualquier otro parámetro relacionado cuando dicha información no esté disponible.
Debido a que las estadísticas no paramétricas hacen menos suposiciones sobre los datos de la muestra, sus aplicaciones son más amplias que las estadísticas paramétricas. En los casos en que las pruebas paramétricas sean más apropiadas, los métodos no paramétricos serán menos efectivos. Esto se debe a que las estadísticas no paramétricas descartan parte de la información presente en los datos, a diferencia de las estadísticas paramétricas.
Ejemplos de un método no paramétrico
Considere un analista financiero que quiere estimar el valor de una inversión (VaR). Un analista recopila datos de rendimiento de cientos de inversiones similares durante un período de tiempo similar. En lugar de suponer que los ingresos siguen una distribución normal, utiliza un histograma para estimar la distribución de forma no paramétrica. El percentil 5 de este histograma proporciona al analista una estimación del VaR no paramétrico.
Como segundo ejemplo, consideremos a otro investigador que quiere saber si el número promedio de horas de sueño está asociado con la incidencia de enfermedades. Debido a que muchas personas se enferman rara vez, si es que lo hacen, y algunas se enferman con mucha más frecuencia que la mayoría, la distribución de frecuencia de las enfermedades es claramente anormal, está sesgada hacia la derecha y es propensa a valores atípicos.
Por lo tanto, en lugar de utilizar un método que supone una distribución normal de frecuencia de enfermedades, como se hace, por ejemplo, en el análisis de regresión clásico, el investigador decide utilizar un método no paramétrico como el análisis de regresión cuantil.
Preguntas Frecuentes
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¿Qué es un método no paramétrico?
Un método no paramétrico se refiere a un tipo de estadística que no hace suposiciones sobre las características de la muestra (sus parámetros) o si los datos observados son cuantitativos o cualitativos.
Las estadísticas no paramétricas pueden incluir ciertas estadísticas descriptivas, modelos estadísticos, inferencias y pruebas estadísticas. No se especifica la estructura del modelo de métodos no paramétricos. primero sino que se determina en función de los datos.
El término «no paramétrico» no significa que dichos modelos carezcan completamente de parámetros, sino más bien que el número y la naturaleza de los parámetros son flexibles y no están fijados de antemano. Un histograma es un ejemplo de estimación no paramétrica de una distribución de probabilidad.
Por el contrario, métodos estadísticos conocidos como ANOVA, correlación de Pearson, prueba t y otros hacen suposiciones sobre los datos que se analizan. Uno de los supuestos paramétricos más comunes es que los datos de población están «normalmente distribuidos».
Resultados clave
- El método no paramétrico es una rama de la estadística que no supone que los datos provengan de modelos específicos definidos por una pequeña cantidad de parámetros.
- El análisis no paramétrico suele ser más adecuado cuando se considera el orden de algo, donde incluso si los datos numéricos cambian, es probable que los resultados sigan siendo los mismos.
- Esto contrasta con los métodos paramétricos, que hacen suposiciones sobre la forma o las características de los datos. Ejemplos de tales métodos incluyen el modelo de distribución normal y el modelo de regresión lineal.
Cómo funciona el método no paramétrico
A menudo se utilizan métodos paramétricos y no paramétricos para diferentes tipos de datos. Las estadísticas paramétricas normalmente requieren datos de intervalos o proporciones. Ejemplos de este tipo de datos son la edad, los ingresos, la altura y el peso, en los que los valores son continuos y los intervalos entre valores son significativos.
Por el contrario, las estadísticas no paramétricas se suelen utilizar para datos nominales u ordinales. Las variables nominales son variables cuyos valores no tienen significado cuantitativo. Las variables nominales comunes en la investigación social, por ejemplo, incluyen el género, cuyos posibles valores están representados por las categorías discretas de “masculino” y “femenino”. Otras variables nominales comunes en la investigación social son la raza, el estado civil, el nivel educativo y la situación laboral. (empleados y desempleados).
Las variables ordinales son aquellas cuyo valor sugiere algún orden. Un ejemplo de variable ordinal sería cuando un encuestado pregunta: «En una escala del 1 al 5, donde 1 es «muy insatisfecho» y 5 es «extremadamente satisfecho», ¿cómo calificaría su experiencia con la compañía de cable?»
Sin embargo, las estadísticas paramétricas también se pueden aplicar a poblaciones con otros tipos de distribución conocidos. Las estadísticas no paramétricas no requieren que los datos de población cumplan con los supuestos requeridos para las estadísticas paramétricas. Por tanto, las estadísticas no paramétricas entran en la categoría de estadísticas que a veces se denominan estadísticas sin distribución. A menudo se utilizan métodos no paramétricos cuando los datos de la población tienen una distribución desconocida o cuando el tamaño de la muestra es pequeño.
Consideraciones Especiales
Aunque las estadísticas no paramétricas tienen la ventaja de tener que tener en cuenta un pequeño número de supuestos, son menos poderosas que las estadísticas paramétricas. Esto significa que es posible que no muestren una relación entre dos variables aunque realmente exista una.
Las estadísticas no paramétricas han ganado reconocimiento debido a su facilidad de uso. Dado que se elimina la necesidad de parámetros, los datos se vuelven más aplicables a una gama más amplia de pruebas. Este tipo de estadística se puede utilizar sin media, tamaño de muestra, desviación estándar ni estimaciones de cualquier otro parámetro relacionado cuando dicha información no esté disponible.
Debido a que las estadísticas no paramétricas hacen menos suposiciones sobre los datos de la muestra, sus aplicaciones son más amplias que las estadísticas paramétricas. En los casos en que las pruebas paramétricas sean más apropiadas, los métodos no paramétricos serán menos efectivos. Esto se debe a que las estadísticas no paramétricas descartan parte de la información presente en los datos, a diferencia de las estadísticas paramétricas.
Ejemplos de un método no paramétrico
Considere un analista financiero que quiere estimar el valor de una inversión (VaR). Un analista recopila datos de rendimiento de cientos de inversiones similares durante un período de tiempo similar. En lugar de suponer que los ingresos siguen una distribución normal, utiliza un histograma para estimar la distribución de forma no paramétrica. El percentil 5 de este histograma proporciona al analista una estimación del VaR no paramétrico.
Como segundo ejemplo, consideremos a otro investigador que quiere saber si el número promedio de horas de sueño está asociado con la incidencia de enfermedades. Debido a que muchas personas se enferman rara vez, si es que lo hacen, y algunas se enferman con mucha más frecuencia que la mayoría, la distribución de frecuencia de las enfermedades es claramente anormal, está sesgada hacia la derecha y es propensa a valores atípicos.
Por lo tanto, en lugar de utilizar un método que supone una distribución normal de frecuencia de enfermedades, como se hace, por ejemplo, en el análisis de regresión clásico, el investigador decide utilizar un método no paramétrico como el análisis de regresión cuantil.
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