Ventajas y desventajas de las pruebas paramétricas y no paramétricas

 Ventajas y desventajas de las pruebas paramétricas y no paramétricas:

Ventajas

Aspecto	Pruebas Paramétricas	Pruebas No Paramétricas
Ventajas	- Mayor potencia estadística, lo que incrementa la probabilidad de detectar efectos reales. - Aumentan en eficacia con tamaños de muestra grandes, disminuyendo el error de tipo II (falsos negativos). - Permiten inferencias detalladas sobre las medias de los grupos.	- Menos restricciones sobre la distribución de los datos; aplicables cuando los datos no son normales. - Menos sensibles a valores atípicos y extremos. - Adecuadas para escalas ordinales o datos categóricos, donde la medición es limitada o discreta.

Análisis 

Las pruebas paramétricas son particularmente efectivas cuando se cuenta con grandes muestras y datos que cumplen con los supuestos de normalidad. Su mayor potencia estadística permite detectar efectos reales en los datos, lo que es crucial para la validación de hipótesis. Por otro lado, las pruebas no paramétricas ofrecen una flexibilidad valiosa, ya que pueden aplicarse a datos que no se distribuyen normalmente y son menos afectadas por valores atípicos, lo que las convierte en una opción adecuada para estudios con escalas ordinales o datos categóricos. Esto permite un análisis más robusto en contextos donde los datos presentan limitaciones en su medición.

Desventajas

Aspecto	Pruebas Paramétricas	Pruebas No Paramétricas
Desventajas	- Requieren que los datos cumplan ciertos supuestos (normalidad, homogeneidad de varianzas). - Sensibles a valores atípicos, lo que puede sesgar los resultados.	- Menor potencia estadística en comparación con las pruebas paramétricas. - Menos efectivas en detectar efectos en estudios con tamaños de muestra pequeños. - Menos detalladas en las inferencias, ya que no se enfocan en las medias sino en las medianas o rangos.

Análisis 

Las pruebas paramétricas, aunque potentes, son limitadas por su necesidad de cumplir supuestos estrictos sobre la normalidad y la homogeneidad de varianzas, lo que puede no ser factible en muchos conjuntos de datos del mundo real. Además, su sensibilidad a los valores atípicos puede resultar en interpretaciones erróneas de los resultados. En contraste, las pruebas no paramétricas, aunque más flexibles, carecen de la potencia estadística necesaria para detectar efectos en muestras pequeñas y suelen ofrecer inferencias menos detalladas, centrándose en medianas y rangos en lugar de medias, lo que puede limitar la profundidad del análisis.

Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). SAGE Publications Ltd.

R Core Team. (2021). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/

Siegel, S., & Castellan, N. J. (1988). Nonparametric statistics for the behavioral sciences (2nd ed.). McGraw-Hill.

Gravetter, F. J., & Wallnau, L. B. (2017). Statistics for the behavioral sciences (10th ed.). Cengage Learning.