Estadística Paramétrica y No Paramétrica

Las principales diferencias entre la Estadística Paramétrica y No paramétrica, se presenta en el siguiente cuadro:

Estadística Paramétrica	Estadística No Paramétrica
Se supone que los datos se distribuyen normalmente.	No se hace suposiciones sobre la distribución de los datos.
Se supone que los datos se miden en una escala de intervalo o razón.	No hacen suposiciones acerca de la escala de los datos. Se aplica a datos categóricos.
Las pruebas paramétricas emplean parámetros que se estima en un conjunto de datos que se distribuyen normalmente.	Las pruebas no paramétricas no hacen uso de estos parámetros estadísticos.
Existe mayor poder estadístico en la inferencia estadística.	En general, el poder estadístico es menor en las pruebas no paramétricas.

Según las condiciones se tiene la posibilidad de aplicar la pruebas paramétricas o  no paramétricas, como por ejemplo:

Condiciones	Estadística Paramétrica	Estadística No Paramétrica
Para 1 muestra	Prueba Z  o prueba t	Prueba de los signos
Para 1 muestra	Prueba Z  o prueba t	Prueba de Wilcoxon
Para 2 muestras	Prueba t de 2 muestras	Prueba de Mann-Whitney
Un solo factor	ANOVA de un solo factor	Prueba de Kruskal-Wallis
Un solo factor	ANOVA de un solo factor	Prueba de la mediana de Mood
Dos factores	ANOVA de dos factores	Prueba de Friedman

Por la característica que tienen las variables categóricas (escala ordinal y nominal) es más frecuente el uso de las pruebas no paramétricas cuando se relacionan dos variables ordinales o dos variables nominales; o una variable categórica con una variable de escala de razón o intervalo.

Pensamiento Estadístico

La mayoría de instituciones públicas y privadas reciben, generan, producen y gestionan miles de datos. Muchas veces el tratamiento de estos datos está en manos de personas e incluso profesionales que no tienen pensamiento estadístico, para tomar decisiones adecuadas a partir de estos datos, que ayuden a cumplir los objetivos y metas institucionales.

En Special Publication on Statistical Thinking, en 1996, se detalla que el pensamiento estadístico es una filosofía de aprendizaje y acción basada en tres principios inevitables que son:

• todo trabajo ocurre en un sistema de procesos relacionados;
• variación existe en todos los procesos; y
• entender y reducir la variación son las claves del éxito.      

El pensamiento estadístico es una forma o un proceso de pensar (filosofía), en lugar de realizar cálculos, ésta es la diferencia básica entre el pensamiento estadístico y las técnicas estadísticas.

El pensamiento estadístico en los directivos, funcionarios y empresarios es importante y necesario para el desarrollo de una cultura estadística, haciendo uso de los recursos que ofrece la tecnología para enseñar y difundir la estadística, sin olvidar que también es necesaria la atención al contenido estadístico que todo profesional requiere urgentemente.

Los responsables en dirigir una institución deben estar capacitados para usar correctamente el lenguaje estadístico y tener habilidades para construir argumentos estadísticos basados en hechos (datos). Si se tiene una actitud positiva sobre los beneficios de la estadística, su trascendencia y su alcance, se podrá incrementar su aplicación en la gestión de la institución y generalizar su uso en áreas impensables del negocio.

En la actualidad (era de la información) debe promoverse el pensamiento estadístico en la capacitación o enseñanza de la estadística, porque es necesario remarcar que antes de aplicar métodos y técnicas estadísticas debe hacerse uso del pensamiento estadístico, ya que es la recopilación de principios, lenguaje y mecanismos para razonar y plantear una solución a un problema que requiere cuantificación. Cuando se aprende el pensamiento estadístico, se aplica y entiende mejor los procesos y el trabajo en general, lo que conlleva a delimitar, plantear y solucionar los problemas institucionales.

A pesar de los avances logrados en estadística a la actualidad, aún las empresas y las instituciones tutelares de gobierno no han llegado a incorporar a la práctica el pensamiento estadístico necesario, a pesar que las Tecnologías de Información, permiten que el desarrollo del pensamiento estadístico sea más alcanzable.

Vean en el siguiente vídeo  un ejemplo de cómo se puede analizar con las estadísticas lo que sucede en el mundo, mejor aún lo podemos hacer en las empresas y en las instituciones de un país.

Ramas de la Ciencia Estadística

Para aplicar la Ciencia Estadística en las distintas áreas de la ciencia físicas, naturales, humanas, sociales, económicas, tecnológicas y de las que se inventen en el futuro, se puede utilizar  los siguientes ramas de la Estadística:

·         Estadística descriptiva.

·         Inferencia.

·         Técnicas de muestreo.

·         Diseño Experimental y Análisis de la variancia.

·         Análisis de regresión y correlación.

·         Tablas de contingencia.

·         Teoría de la decisión.

·         Series temporales.

·         Estadística no paramétrica.

·         Organización de Estadísticas.

·         Minería de Datos (Datamining).

·         Actuarial y Supervivencia.

·         Análisis Demográfico.

·         Bioestadística.

·         Control Estadístico de Calidad.

·         Econometría.

·         Estudio de Mercados.

¡Cada una de estas líneas!, ha sido motivo de cientos o quizás miles de estudios o aplicaciones y se han escrito libros, textos, artículos especializados y se aplican a diversas investigaciones universitarias o tesis de grado y postgrado, y se han desarrollado aplicaciones web para interactuar con el usuario y se han creado diversos paquetes estadísticos  especializados o generales  en la cual se puede aplicar los conceptos de cada rama (Una Mirada a la Estadística, CIMAT).

Sin embargo, estas ramas de la estadística, por lo general no se aplican en forma aislada de las demás, más bien interactúan y se comunican a través de diferentes pruebas y técnicas, lo que permite tener mayor confiabilidad en los resultados y asegurar que se van a tomar mejores decisiones.

Vean como la  Ciencia Estadística y sus ramas va en paralelo con el desarrollo del mundo y su apoyo es trascendental, a propósito del  “Año Internacional de la Estadística”.