Estadística no paramétrica


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La estadística no paramétrica es una rama de la estadística no basada en familias parametrizadas de distribuciones de probabilidad. Incluye estadística descriptiva e inferenciales. Los parámetros típicos son la media, la varianza, etc. A diferencia de las estadística paramétrica, las estadística no paramétrica no hacen suposiciones acerca de las distribuciones de probabilidad de las variables que se están evaluando.

Aplicaciones y propósito de las estadísticas no paramétricas

Los métodos no paramétricos son ampliamente utilizados para estudiar las poblaciones que toman un orden clasificado (como revisiones de películas que reciben de una a cuatro estrellas). El uso de métodos no paramétricos puede ser necesario cuando los datos tienen una clasificación pero no una interpretación numérica clara, como cuando se evalúan las preferencias. En términos de niveles de medición, los métodos no paramétricos resultan en datos "ordinales".

Como los métodos no paramétricos hacen menos suposiciones, su aplicabilidad es mucho más amplia que los métodos paramétricos correspondientes. En particular, pueden aplicarse en situaciones en las que se sabe menos sobre la aplicación en cuestión. Además, debido a la dependencia de menos suposiciones, los métodos no paramétricos son más robustos.

Otra justificación para el uso de métodos no paramétricos es la simplicidad. En ciertos casos, incluso cuando se justifica el uso de métodos paramétricos, los métodos no paramétricos pueden ser más fáciles de usar. Debido a esta simplicidad y a su mayor robustez, los métodos no paramétricos son vistos por algunos estadísticos como ideales dado que dejan menos espacio para uso indebido y malentendidos.

La mayor aplicabilidad y mayor robustez de las pruebas no paramétricas tiene un costo: en los casos en que una prueba paramétrica sería apropiada, las pruebas no paramétricas tienen menos potencia. En otras palabras, se puede requerir un tamaño de muestra mayor para sacar conclusiones con el mismo grado de confianza.

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