Estadistica parametrica y no parametrica
Páginas: 13 (3167 palabras)
Publicado: 26 de marzo de 2012
INTRODUCCIÓN
Afortunadamente para el estudio de la estadística no paramétrica y parametrica se necesita conocimientos muy básicos de matemáticas y de estadística descriptiva, por lo que creemos que todos los tests estadísticos tratados en esta unidad son de fácil comprensión para un estudiante de odontología, y son tests que hemos incluído ya que puede requerir en análisis e interpretación deresultados de algún trabajo de investigación que realice durante sus estudios.
La estadística descriptiva utiliza la distribución normal o Gaussiana, con dos parámetros básicos promedio y desviación estándar, y esto se utiliza en variables o mediciones continuas. Pero muchas veces tenemos distribuciones Binomiales, asociadas con ciertos recuentos, y con dos parámetros n, y p, donde n es elnúmero total de observaciones y p es la probabilidad que ocurra un evento para cada observación. El número total de ocurrencias r, tiene una distribución binomial en las n observaciones, 0<= r <= n.
La distribución binomial es relevante para conteos de eventos favorables. Esto se le llama generalmente "éxitos", pero puede ser aplicada esta distribución a situaciones dicotómicas. Por ejemplo elnúmero de niños hombres en una familia de tamaño n tiene una distribución binomial con p = 1/2; también el número de seis registrados tirando 10 veces un dado tiene distribución binomial con n = 10 y p = 1/6.
Los test no paramétricos son menos fuertes o poderosos que los tests paramétricos (test de Student, ANOVA, análisis de regresión), pero deben aplicarse ya que son los únicos disponiblespara datos que se han evaluado en orden (por ejemplo variables ordinales: grado de dolor evaluado como ausente, leve, moderado, marcado); rangos, o conteos de varias categorías.
ESTADÍSTICA PARAMÉTRICA
La estadística paramétrica es una rama de la estadística inferencial que comprende los procedimientos estadísticos y de decisión que están basados en las distribuciones de los datos reales.Estas son determinadas usando un número finito de parámetros. Esto es, por ejemplo, si conocemos que la altura de las personas sigue una distribución normal, pero desconocemos cuál es la media y la desviación de dicha normal. La media y la desviación típica de la desviación normal son los dos parámetros que queremos estimar. Cuando desconocemos totalmente que distribución siguen nuestros datosentonces deberemos aplicar primero un test no paramétrico, que nos ayude a conocer primero la distribución.
La mayoría de procedimientos paramétricos requiere conocer la forma de distribución para las mediciones resultantes de la población estudiada. Para la inferencia paramétrica es requerida como mínimo una escala de intervalo, esto quiere decir que nuestros datos deben tener un orden y una numeracióndel intervalo. Es decir nuestros datos pueden estar categorizados en: menores de 20 años, de 20 a 40 años, de 40 a 60, de 60 a 80, etc, ya que hay números con los cuales realizar cálculos estadísticos. Sin embargo, datos categorizados en: niños, jóvenes, adultos y ancianos no pueden ser interpretados mediante la estadística paramétrica ya que no se puede hallar un parámetro numérico (como porejemplo la media de edad) cuando los datos no son numéricos.
Más información sobre escalas: Escala de medida
Es la que requiere que los elementos que integran las muestras contengan elementos parámetros o medibles. Puede resolver tres tipos de problemas:
* Estimación puntual: En la que pretendemos darle un valor al parámetro a estimar.
* Estimación por intervalos (buscamos un intervalo deconfianza).
* Contraste de hipótesis, donde buscamos contrastar información acerca del parámetro.
ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA
La estadística no paramétrica es una rama de la estadística que estudia las pruebas y modelos estadísticos cuya distribución subyacente no se ajusta a los llamados criterios paramétricos. Su distribución no puede ser definida a priori, pues son los datos...
Afortunadamente para el estudio de la estadística no paramétrica y parametrica se necesita conocimientos muy básicos de matemáticas y de estadística descriptiva, por lo que creemos que todos los tests estadísticos tratados en esta unidad son de fácil comprensión para un estudiante de odontología, y son tests que hemos incluído ya que puede requerir en análisis e interpretación deresultados de algún trabajo de investigación que realice durante sus estudios.
La estadística descriptiva utiliza la distribución normal o Gaussiana, con dos parámetros básicos promedio y desviación estándar, y esto se utiliza en variables o mediciones continuas. Pero muchas veces tenemos distribuciones Binomiales, asociadas con ciertos recuentos, y con dos parámetros n, y p, donde n es elnúmero total de observaciones y p es la probabilidad que ocurra un evento para cada observación. El número total de ocurrencias r, tiene una distribución binomial en las n observaciones, 0<= r <= n.
La distribución binomial es relevante para conteos de eventos favorables. Esto se le llama generalmente "éxitos", pero puede ser aplicada esta distribución a situaciones dicotómicas. Por ejemplo elnúmero de niños hombres en una familia de tamaño n tiene una distribución binomial con p = 1/2; también el número de seis registrados tirando 10 veces un dado tiene distribución binomial con n = 10 y p = 1/6.
Los test no paramétricos son menos fuertes o poderosos que los tests paramétricos (test de Student, ANOVA, análisis de regresión), pero deben aplicarse ya que son los únicos disponiblespara datos que se han evaluado en orden (por ejemplo variables ordinales: grado de dolor evaluado como ausente, leve, moderado, marcado); rangos, o conteos de varias categorías.
ESTADÍSTICA PARAMÉTRICA
La estadística paramétrica es una rama de la estadística inferencial que comprende los procedimientos estadísticos y de decisión que están basados en las distribuciones de los datos reales.Estas son determinadas usando un número finito de parámetros. Esto es, por ejemplo, si conocemos que la altura de las personas sigue una distribución normal, pero desconocemos cuál es la media y la desviación de dicha normal. La media y la desviación típica de la desviación normal son los dos parámetros que queremos estimar. Cuando desconocemos totalmente que distribución siguen nuestros datosentonces deberemos aplicar primero un test no paramétrico, que nos ayude a conocer primero la distribución.
La mayoría de procedimientos paramétricos requiere conocer la forma de distribución para las mediciones resultantes de la población estudiada. Para la inferencia paramétrica es requerida como mínimo una escala de intervalo, esto quiere decir que nuestros datos deben tener un orden y una numeracióndel intervalo. Es decir nuestros datos pueden estar categorizados en: menores de 20 años, de 20 a 40 años, de 40 a 60, de 60 a 80, etc, ya que hay números con los cuales realizar cálculos estadísticos. Sin embargo, datos categorizados en: niños, jóvenes, adultos y ancianos no pueden ser interpretados mediante la estadística paramétrica ya que no se puede hallar un parámetro numérico (como porejemplo la media de edad) cuando los datos no son numéricos.
Más información sobre escalas: Escala de medida
Es la que requiere que los elementos que integran las muestras contengan elementos parámetros o medibles. Puede resolver tres tipos de problemas:
* Estimación puntual: En la que pretendemos darle un valor al parámetro a estimar.
* Estimación por intervalos (buscamos un intervalo deconfianza).
* Contraste de hipótesis, donde buscamos contrastar información acerca del parámetro.
ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA
La estadística no paramétrica es una rama de la estadística que estudia las pruebas y modelos estadísticos cuya distribución subyacente no se ajusta a los llamados criterios paramétricos. Su distribución no puede ser definida a priori, pues son los datos...
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