Tabla z

¿QUE ES PARAMETRICIDAD?


Las pruebas parametricas parten de una serie de supuestos o asunciones que se deben verificar para poder aplicarlas .En caso de que los datos no reúnan las asunciones de parametricidad se deben aplicar pruebas no parametricas. No obstante, si se puede aplicar una prueba parametrica y una no parametrica al mismo conjunto de datos , se debe aplicar la técnica parametrica, ya que es mas eficiente .Los requisitos que deben reunir los datos son las siguientes:

VARIABLE NUMÉRICA: la variable de estudio ( la dependiente) debe estar medida en una escala de intervalo o razón.

NORMALIDAD: los valores de la variable dependiente deben seguir una distribución normal.
Para comprobar esto se puede realizar una exploración visual de los datos o preferentemente se emplea otras medidas como los gráficos de normalidad y contrastes de hipótesis que permiten decidir , de un modo mas riguroso, si la muestra procede o no de una distribución normal .Los mas empleados ,todo disponibles en STATGRAPHICS y SPSS,son:

-TEST CHI-CUADRADO
-KOLMOGOROV-SMIRNOV (N>50) Y SHAPIRO-WILK(N<50)
-TEST DE NORMALIDAD

HOMOCEDASTICIDAD (homogeneidad de varianzas):Las varianzas de la variable dependiente deben ser aproximadamente iguales.Existen varios test que permiten comprobar la igualdad de varianza, aunque la mas empleada es la prueba de Levene.


¿COMO COMPRUEBO SI MIS DATOS REÚNEN LOS REQUISITOS DE PARAMETRICIDAD?

La mayoría de test estadísticos que se describen en los apartados 7.2 a 7.5 incluyen opciones para verificar las asunciones de parametricidad.Por tanto , a menos que se reciban instrucciones especificas sobre el tipo de test a emplear , dado que en muchos casos el diseño del experimento permite conocer a priori si los datos reunirán o no estos requisitos ,se recomienda seleccionar un test estadístico parametrico y , cuando se ejecute,se verifiquen las condiciones de parametricidad(normalidad y homocedasticidad).En caso de que no se cumplan,se empleara el test no parametrico equivalente .