Bioestadistica UO

Los MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARAMÉTRICOS suponen que los datos que se analizan siguen una Distribución Normal (Gaussiana). La validez de esta hipótesis se basa en el:

• Ley de los signos

• Estadistica parametrica

• Teorema central de limite

• Tabla de variables

1.Cuando la prueba estadística clásica o paramétrica correspondiente no es válida; es decir, no cumple con las características de una Distribución Normal.

2.En aplicaciones en donde la prueba estadística clásica o paramétrica es razonablemente válida, pero un estimador no paramétrico puede ser más eficiente.

Son indicaciones para preferir:

• Pruebas estadisticas NO parametricas

• Pruebas estadisticas parametricas

• Variables

• Estadistica inferencial

1.Tienen mayor eficiencia que los métodos paramétricos en distribuciones asimétricas, o sea cuando hay valores atípicos o datos aberrantes.

2.Tienen validez en el sentido de que su nivel de confiabilidad es realmente el especificado en la mayoría de las pruebas.

3.Generalmente son mucho más fáciles de cálculo que las técnicas de las estadísticas clásicas.

Son desventajas del uso de metodos NO parametricos:

• VERDADERO

• FALSO

Es la principal ventaja de las Pruebas Estadísticas no Paramétricas consiste en que pueden efectuarse inferencias exactas cuando las suposiciones fundamentales de los métodos estándar no pueden cumplirse en su totalidad.

• VERDADERO

• FALSO

Las medias, desviaciones estándar y probabilidades son llamadas:

• Estadistica

• Variables

• Parametros

• Contabilidad

Los métodos de Estadística Inferencial son llamados Métodos Estadísticos Paramétricos porque ellos son basados en muestreo de una población con parámetros específicos como:

• Media, desviación estándar y proporción

• Mediana y proporción

• Media y parametro

• Proporción, cuartiles y percentiles

Las Pruebas no Paramétricas son frecuentemente llamadas:

• Tamaño de la miestra

• Distribución normal

• Rango cuartilico

• Pruebas de Libre Distribución.

Las Pruebas Estadísticas no Paramétricas son útiles cuando el tipo de datos es:

• Nominal u ordinal

• Categorica

• Intervalo

• ´Razon

Las Técnicas no Paramétricas serán así una metodología de trabajo idéntica a las técnicas paramétricas pero con la diferencia evidente de que las hipótesis planteadas no harán referencia al valor de los parámetros desconocidos o sus relaciones con los de otra población.

• VERDADERO

• FALSO

Los contrastes no paramétricos son más sencillos matemáticamente que los paramétricos y se deducen de expresiones sencillas, ES:

• Simplicidad de deducción

• Rapidez y simplicidad de manejo

• Campo de aplicación

• Sensibilidad respecto al incumplimiento de las hipótesis