La distribución F de Fisher es una distribución que depende de dos parámetros. Es una distribución que aparece, con frecuencia, como distribución de un estadístico de test, en muchos contrastes de hipótesis bajo las suposiciones de normalidad. Por ejemplo, todos los contrastres ANOVA (Ver Herbario de técnicas).

Su tabla es compleja porque al depender de dos parámetros complica su diseño. Se acostumbran, pues, a publicar tantas tablas como niveles de significación interese manejar. Aquí adjunto la del 0.05, la del 0.01 y la del 0.001:

La distribución ji-cuadrado tiene un único parámetro. Es una distribución muy importante en muchos ámbitos de la Estadística. Es una distribución muy usada en muchos test estadísticos. Además, es habitual tanto en tests paramétricos como en tests no paramétricos. Es muy importante saber manejarla con soltura.

Veamos la tabla de esa distribución en función de los valores de su parámetro que aparecen en la primera columna encabezados por la letra v. Veremos dos tablas. En la primera se nos muestra valores a partir de los cuales tenemos las áreas señaladas en la primera columna: 0.9999, 0.9995, etc. El valor de la intersección de fila con columna es el valor a partir del cual hay una área señalada en el valor de arriba en una distribución ji-cuadrado con valor del parámetro el valor que hay en la izquierda. Por ejemplo, en una ji cuadrado de parámetro 5, a la derecha de 1.1455 hay un área de 0.95:

Esta primera parte de la tabla es importante para controlar el lado izquierdo de la distribución ji-cuadrado, la zona próxima a cero. Y la siguiente parte es para controlar el lado derecho de la distribución. La lectura es la misma. Un ejemplo: En una distribución ji-cuadrado de parámetro 5 a la derecha del valor 11.0705 hay un área de 0.05:

Ejemplos de uso de esta tabla en casos concretos pueden verse en el Tema 8: Relación entre variables cualitatitcas. Y también en el artículo «Un ejemplo de Test de McNemar en Medicina» en la sección Estadística y Medicina.

La distribución t de Student tiene un único parámetro. Recuerda su forma mucho a la de una campana de Gauss, sin serlo. Siempre está centrada en el cero y lo que cambia es la dispersión. Es muy importante saber manejar las tablas de esa distribución porque en muchos contrastes de hipótesis en Estadística la distribución del estadístico de test utilizado sigue esta distribución.

Veamos las tablas de esta fundamental distribución: