8. PRUEBAS PARAMÉTRICAS Y NO PARAMÉTRICAS

En el siguiente cuadro, se distinguen los tipos de pruebas correspondientes a la diferentes clasificaciones de las mismas que se ocupan para la investigación científica: 

TIPOS DE PRUEBAS 

Pruebas paramétricas:  

1. Prueba t de Student: Esta prueba se utiliza para comparar las medias de dos grupos independientes o relacionadas.  

2. ANOVA (Análisis de Varianzas): Se emplea para comparar las medias entre tres o más grupos y determinar si existen diferencias significativas entre ellos.  

3. Correlación de Pearson: Mide la fuerza y la dirección de la relación lineal entre dos variables continuas. 

4. Regresión lineal: Utilizada para modelar y analizar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. 

Pruebas no paramétricas: 

1. Prueba U de Mann-Whitney: Es una alternativa a la prueba t de Student para dos muestras independientes que no requiere la suposición de normalidad.  

2. Prueba de Wilcoxon: Similar a la prueba t de Student pero para muestras relacionadas y también se utiliza cuando los datos no cumplen con la suposición de normalidad. 

3. Prueba de Kruskal-Wallis: Es la versión no paramétrica de ANOVA para tres o más grupos independientes. 

4. Correlación de Spearman: Mide la asociación entre dos variables ordinales o la correlación no lineal entre dos variables continuas.  

5. Prueba de Chi-Cuadrado: Evalúa si dos variables categóricas son independientes entre sí.  

Pruebas específicas:  

1. Prueba Binomial: Se utiliza para situaciones donde los resultados se clasifican en dos categorías, como éxito o fracaso, y se desea comparar la proporción observada con una proporción esperada.  

2. Prueba de Fisher: Es una prueba exacta para tablas de contingencia que se utiliza cuando los tamaños de muestra son pequeños y no se cumplen los supuestos para la prueba chi-cuadrado.