Terapia Fisica

PRUEBAS PARAMÉTRICAS
Se llaman así porque su cálculo implica una estimación de los parámetros de la población con base en muestras estadísticas. Mientras más grande sea la muestra más exacta será la estimación, mientras más pequeña, más distorsionada será la media de las muestras por los valores raros extremos.
NOMBRE | ABREVIATURA | FÓRMULA | TIPO DE DATOS | DEFINICIÓN |
Prueba del valor Zde la distribución normal | Z | _ Z=X – X σZ= valor estadístico de la curva normal de frecuencias.X= cualquier valor de una muestra estadística.X= promedio o media aritmética obtenido de la muestra estadística. | Cuantitativos | A los lados de la media se encuentran los valores más altos y más bajos, aproximadamente la mitad para cada lado, los cuales se dispersan según unamedida denominada desviación estándar. |
T de Student para muestras dependientes | t | t= valor estadístico del procedimiento.d= valor promedio o media aritmética de las diferencias entre los momentos antes y después.σd= desviación estándar de las diferencias entre los momentos antes y después.N= tamaño de la muestra | Cuantitativos |  Los requisitos que deben satisfacerse son los mismos, exceptola independencia de las muestras; es decir, en esta prueba estadística se exige dependencia entre ambas, en las que hay dos momentos uno antes y otro después. Con ello se da a entender que en el primer período, las observaciones servirán de control o testigo, para conocer los cambios que se susciten después de aplicar una variable experimental. |
T de Student para muestras independientes | t |T= valor estadístico de la prueba t de StudentX1= valor promedio del grupo 1.X2= valor promedio del grupo 2.σp=desviación estándar ponderada de ambos grupos.N1= tamaño de la muestra grupo 1.N2= tamaño de la muestra grupo 2 | Cuantitativos de intervalo | Se basa en supuestos teóricos para utilizarse. Dichos supuestos matemáticos las hacen válidas, pues al analizar las mediciones de lasobservaciones, se tienen procedimientos de gran potencia-eficiencia para evitar error de tipo 1. |
Ji cuadrada de Bartlett | X2 | X2= valor estadístico de esta prueba.ln=logaritmo naturalσ2= varianzan= tamaño de la muestra del grupo.K= número de grupos participantes.N= tamaño total (sumatoria de las muestras). | Cuantitativos | Es un valioso auxiliar para decidir la homogeneidad o heterogeneidad del errorestadístico. |

PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS
Las pruebas no paramétricas nos permiten analizar datos en escala nominal u ordinal a pesar de que no se conozcan los parámetros de una población, utilizada para hacer un contraste de hipótesis.
NOMBRE | ABREVIATURA | FÓRMULA | TIPO DE DATOS | DEFINICIÓN |
Ji cuadrada de Pearson para una muestra. | X2 |
X2 = valor estadístico de ji cuadrada.
fo =frecuencia observada.
fe = frecuencia esperada. | Nominal u ordinal (generalmente frecuencia) | La prueba estadística de X2 para una muestra se emplea frecuentemente como prueba de bondad de ajuste, sin embargo, en un plan experimental, en el que se cuenta con un grupo muestral, con diversas subclases y las mediciones están en escala nominal, resulta muy útil este procedimiento. |
Ji cuadradade Pearson para dos o más muestras independientes | X2 | X2 = valor estadístico de ji cuadrada.
fo = frecuencia observada.
fe = frecuencia esperada | Cualitativos: nominal | Esta prueba estadística se emplea en el análisis de dos o más grupos y de dos o más variables.La eficacia de la prueba no se ha determinado con exactitud; sin embargo, a medida que el tamaño de la muestra aumenta, el valorde probabilidad de error para aceptar hipótesis alternas (Ha o Ho) se acerca a 1. En sentido opuesto, cuando el número de la muestra es menor que 20, se pierde eficacia. |
Prueba de probabilidad exacta de Fischer y Yates | | | Nominal | Esta prueba estadística se utiliza frecuentemente como alternativa, cuando no se puede aplicar la ji cuadrada de Pearson. La razón de esto se basa en que se...