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Pruebas no paramétricas
Definición:
Las pruebas no paramétricas son métodos estadísticos utilizados para analizar datos cuando no se cumplen los supuestos de normalidad y homocedasticidad necesarios para aplicar pruebas paramétricas. Estos métodos se basan en el orden de los datos en lugar de en sus valores exactos, lo que los hace robustos ante ciertas violaciones de los supuestos paramétricos.
```htmlPruebas no paramétricas
En el campo de la estadística, las pruebas no paramétricas son técnicas utilizadas para analizar datos que no cumplen con los supuestos de distribución normal o homogeneidad de varianza requeridos por las pruebas paramétricas tradicionales.
Las pruebas no paramétricas son útiles en situaciones en las que los datos son de escala ordinal, los tamaños muestrales son pequeños o cuando se desea realizar análisis de datos categóricos. A diferencia de las pruebas paramétricas, las pruebas no paramétricas no requieren que los datos sigan una distribución específica, lo que las hace más flexibles y robustas en ciertas circunstancias.
Algunos ejemplos comunes de pruebas no paramétricas incluyen:
- Prueba de Mann-Whitney: utilizada para comparar dos grupos independientes.
- Prueba de Kruskal-Wallis: una versión no paramétrica del análisis de varianza (ANOVA) para comparar tres o más grupos independientes.
- Prueba de Wilcoxon: empleada para comparar dos muestras relacionadas.
En resumen, las pruebas no paramétricas son herramientas estadísticas valiosas que permiten a los investigadores analizar datos de manera efectiva cuando los supuestos de las pruebas paramétricas no se cumplen. Su uso adecuado puede proporcionar información significativa y fiable en una variedad de campos, incluidos la ciencia cognitiva y la lingüística cognitiva.
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