Metodos parametricos ventajas y desventajas

Esto es relevante al trabajar con grandes conjuntos de datos. La necesidad de asumir una distribución limita la flexibilidad ante datos complejos o atípicos. Los métodos paramétricos generalmente requieren tamaños de muestra menores para obtener resultados significativos.

Sin embargo, la asunción de la distribución puede ser limitante. Esto significa que pueden detectar efectos más pequeños con la misma muestra. Los métodos paramétricos son potentes al asumir una distribución específica, lo que permite inferencias precisas.

Una ventaja significativa es la facilidad de comparar diferentes grupos o tratamientos. Esto facilita la comprensión y la justificación de las conclusiones obtenidas.

No obstante, la violación de la homogeneidad de varianzas puede invalidar los resultados. La validez del modelo disminuye rápidamente. La teoría detrás de los métodos paramétricos está bien desarrollada y documentada. Si la distribución es incorrecta, los resultados pueden ser sesgados e incluso engañosos.

Se pueden utilizar pruebas t o ANOVA para determinar si existen diferencias significativas. Los métodos paramétricos son adecuados para datos continuos y normalmente distribuidos. La parametrización de un modelo permite una comprensión más profunda del proceso subyacente.

Esta es una ventaja importante cuando los datos son difíciles o costosos de recolectar. Pero, esa misma robustez teórica puede cegar a los investigadores. Pero, la sobreparametrización puede conducir a modelos inestables y difíciles de interpretar.

Una incorrecta especificación puede llevar a conclusiones erróneas. Sin embargo, las relaciones no lineales pueden requerir transformaciones o modelos más complejos. Si las asunciones se cumplen, las predicciones son precisas y confiables. La elección del modelo es fundamental.

Sin embargo, la extrapolación fuera del rango de los datos observados es arriesgada. Es crucial verificar la idoneidad del modelo para los datos específicos.