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Las pruebas estadísticas no paramétricas son esenciales cuando los datos no siguen una distribución normal o las muestras son pequeñas. Estas técnicas ofrecen flexibilidad, son adecuadas para datos ordinales o nominales y proporcionan robustez frente a valores atípicos. Al centrarse en rangos y medianas, permiten inferencias válidas incluso con datos sesgados, siendo herramientas clave en estadística.
Las pruebas no paramétricas no requieren una distribución específica de los datos
Mayor flexibilidad y adecuadas para tamaños de muestra pequeños
Las pruebas no paramétricas son más flexibles y adecuadas para muestras pequeñas
Adecuadas para datos ordinales o nominales
Las pruebas no paramétricas son adecuadas para datos ordinales o nominales
Menos sensibles a valores atípicos y mayor robustez en ciertos contextos
Las pruebas no paramétricas son menos sensibles a valores atípicos y pueden ser más robustas en ciertos contextos
Las pruebas no paramétricas se centran en los rangos o frecuencias de los datos en lugar de en los valores exactos
Las pruebas no paramétricas juegan un papel crucial en el análisis estadístico
Las pruebas no paramétricas son útiles en situaciones donde los datos no cumplen con suposiciones de normalidad o en muestras pequeñas
Las pruebas no paramétricas se centran en los rangos o en la mediana en lugar de en la media
00
Las técnicas que no asumen una distribución específica de los datos se llaman pruebas ______.
estadísticas no paramétricas
01
Las pruebas no paramétricas son útiles para muestras ______, datos ______ o ______, y cuando las condiciones de las pruebas paramétricas no se satisfacen.
pequeñas
ordinales
nominales
02
Supuestos de normalidad en pruebas paramétricas
Las pruebas paramétricas requieren que los datos sigan una distribución normal, lo cual no siempre es posible, especialmente en muestras pequeñas o datos sesgados.
