Cuando se aplican las pruebas no parametricas

Cuando los datos son censurados, es decir, cuando no se conoce el valor exacto para algunos casos, las pruebas no paramétricas son adecuadas. Si el tamaño de la muestra es reducido, las pruebas no paramétricas son preferibles. En resumen, son la alternativa cuando las suposiciones de las pruebas paramétricas fallan.

En situaciones donde la variable de interés es cualitativa o categórica, las pruebas no paramétricas son esenciales. Cuando se desea comparar dos grupos independientes y los datos no son normales, la prueba de Mann-Whitney es adecuada. Los métodos paramétricos, como la prueba t de Student, asumen homogeneidad de varianzas.

Aseguran conclusiones confiables en situaciones complejas. Se basa en la clasificación de los datos combinados de todos los grupos. Considera la magnitud y la dirección de las diferencias. Permiten analizar los datos de manera válida, incluso en condiciones no ideales. También se emplean si las muestras son pequeñas y la normalidad no puede verificarse.

Por ello, su flexibilidad las hace ideales en ciertas investigaciones. Las pruebas no paramétricas, al usar rangos, son menos sensibles a la presencia de asimetría. Así, evitamos hacer suposiciones fuertes sobre la distribución poblacional.

Es una alternativa no paramétrica al coeficiente de correlación de Pearson. Es la alternativa no paramétrica a la prueba ANOVA de un factor. No requiere suposiciones sobre la distribución de los datos. Determina si hay diferencias significativas entre las medianas de los grupos.

Este coeficiente mide la fuerza y la dirección de la asociación entre los rangos de las variables. Un ejemplo es la prueba de Chi-cuadrado, que analiza la independencia entre variables. Se necesitan métodos que tengan en cuenta la censura. La razón es que estas pruebas no asumen una distribución específica para los datos.

Para comparar datos pareados o relacionados que no siguen una distribución normal, la prueba de Wilcoxon es útil. Con pocos datos, es difícil determinar si se cumple la normalidad.