Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Prueba t de Student
Prueba estadística paramétrica que compara las medias de dos muestras para determinar si difieren significativamente. Requiere hipótesis de normalidad en las distribuciones y homogeneidad de varianzas para una aplicación válida.
Prueba de Wilcoxon
Prueba no paramétrica equivalente a la prueba t para muestras apareadas, basada en los rangos de las diferencias en lugar de los valores brutos. Particularmente útil cuando los datos no siguen una distribución normal.
Prueba de Mann-Whitney
Prueba no paramétrica para muestras independientes que compara las distribuciones de dos grupos sin suponer normalidad. Evalúa si las observaciones de un grupo tienden a ser superiores a las del otro.
Prueba de Friedman
Prueba no paramétrica para muestras apareadas con más de dos condiciones, equivalente al ANOVA de medidas repetidas sin suponer normalidad. Determina si existen diferencias significativas entre tres o más grupos relacionados.
ANOVA
Análisis de varianza que prueba la igualdad de medias entre tres o más grupos comparando la varianza entre grupos con la varianza dentro de los grupos. Hipótesis fundamentales de normalidad y homocedasticidad de los residuos.
Prueba de McNemar
Prueba estadística para datos categóricos apareados, que evalúa los cambios en proporciones binarias en dos mediciones sucesivas. Especialmente adecuada para comparar el rendimiento de clasificaciones en los mismos datos.
Prueba de permutación
Método de remuestreo no paramétrico que construye la distribución nula permutando aleatoriamente las etiquetas entre grupos. Evita las hipótesis distribucionales y se adapta automáticamente a las estructuras de dependencia.
Prueba de Levene
Prueba de homogeneidad de varianzas que evalúa si varios grupos tienen varianzas iguales, prerrequisito para ANOVA y regresión. Menos sensible a las no normalidades que la prueba de Bartlett gracias al uso de desviaciones absolutas.
Corrección de Bonferroni
Método de corrección para comparaciones múltiples que ajusta el umbral de significancia dividiéndolo por el número de pruebas. Enfoque conservador que garantiza un control estricto de la tasa de error global (family-wise error rate).
Prueba de los signos
Prueba no paramétrica para muestras apareadas que analiza únicamente la dirección de las diferencias entre pares. Alternativa simple a la prueba de Wilcoxon cuando solo la información sobre el signo está disponible o es confiable.
Prueba de Kruskal-Wallis
Extensión no paramétrica de la prueba de Mann-Whitney para más de dos grupos independientes, basada en los rangos combinados de todas las muestras. Alternativa al ANOVA cuando no se cumplen los supuestos de normalidad.
Bootstrap estadístico
Método de remuestreo que estima la distribución de un estadístico mediante extracciones aleatorias con reemplazo en la muestra original. Permite obtener intervalos de confianza y pruebas sin supuestos distribucionales.
Prueba de Bartlett
Prueba de homogeneidad de varianzas sensible a desviaciones de la normalidad, basada en la transformación logarítmica de las varianzas muestrales. Apropiada cuando las distribuciones son normales, pero más potente que la prueba de Levene en este caso.
Corrección de Benjamini-Hochberg
Procedimiento de corrección para comparaciones múltiples que controla la tasa de falsas descubrimientos (FDR) en lugar del error global (family-wise error rate). Menos conservadora que Bonferroni, favoreciendo la potencia mientras limita los falsos positivos esperados.
Prueba de Tukey HSD
Prueba post-hoc para comparaciones múltiples entre pares de medias tras un ANOVA significativo, controlando la tasa de error global (family-wise error rate). Basada en la distribución del rango estudentizado de las diferencias de medias.