En estadística, las metodologías paramétricas y no paramétricas se refieren a aquellas en las que un conjunto de datos tiene un valor normal vs. una distribución no normal, respectivamente. Las pruebas paramétricas hacen ciertas suposiciones sobre un conjunto de datos; es decir, que los datos se extraen de una población con una distribución específica (normal). Las pruebas no paramétricas hacen menos suposiciones sobre el conjunto de datos. La mayoría de los métodos estadísticos elementales son paramétricos y las pruebas paramétricas generalmente tienen mayor poder estadístico. Si no se pueden hacer las suposiciones necesarias sobre un conjunto de datos, se pueden utilizar pruebas no paramétricas. Aquí, se le presentarán dos pruebas estadísticas paramétricas y dos no paramétricas.
Prueba paramétrica para medidas independientes entre dos grupos: prueba t
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Se utiliza una prueba t para comparar las medias de dos conjuntos de datos, cuando los datos se distribuyen normalmente. Los dos grupos de datos deben ser independientes entre sí. El estadístico t es igual a la diferencia entre las medias del grupo dividida por el error estándar de la diferencia entre las medias del grupo.
Prueba de correlación paramétrica: Pearson
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Un método paramétrico común para medir la correlación entre dos variables es la correlación producto-momento de Pearson. Las dos variables, xey, deben tener una distribución normal. Se calculan las medias y varianzas de las variables. Luego, la correlación se puede calcular como la covarianza entre las dos variables dividida por el producto de sus desviaciones estándar.
Prueba de correlación no paramétrica: Spearman
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El coeficiente de correlación de rango de Spearman es similar al coeficiente de Pearson, pero se usa cuando los datos son ordinales (generalmente datos categóricos, colocado en una posición en algún tipo de escala) en lugar de intervalo (datos medidos a lo largo de una escala donde todos los puntos de datos son equidistantes de uno otro). Esta prueba funciona esencialmente de la misma manera que la prueba de correlación de Pearson, solo que primero se deben clasificar los datos.
Prueba no paramétrica para medidas independientes entre dos grupos: prueba de Mann-Whitney
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La prueba de Mann-Whitney se utiliza para comparar las medias entre dos grupos de datos ordinales (por lo tanto, no paramétricos). La estadística de Mann-Whitney (U) se calcula poniendo todos los datos (puntuaciones) en orden de clasificación. Entonces, U es la suma de los números de puntajes del grupo experimental que son menores que cada uno de los de un grupo de control.