Параметрична срещу непараметрична статистика: Разбиране на разликите

В статистиката параметърът е стойност, която описва характеристика на популация, като средна стойност или дял на индивиди с определена черта. Параметричните методи използват математически модели, за да анализират данни и да правят изводи за съвкупността въз основа на параметрите. Тези методи често са по-мощни и прецизни от непараметричните методи, но те изискват данните да отговарят на определени допускания относно разпределението на данните, като например нормалност или равни дисперсии.

За разлика от тях, непараметричните методи не разчитат на конкретни допускания за разпространението на данните и може да се използва с всякакъв тип данни. Тези методи често са по-малко мощни и по-малко прецизни от параметричните методи, но са по-гъвкави и могат да се използват в по-широк диапазон от ситуации.

Някои често срещани примери за параметрични тестове включват:

* T-тестове за сравняване на средните стойности на две групи
* ANOVA за сравняване на средните стойности на три или повече групи
* Регресионен анализ за моделиране на връзката между зависима променлива и една или повече независими променливи
* Хи-квадрат тестове за сравняване на разпределенията на категорични данни

Някои често срещани примери за непараметрични тестове включват:

* Тест за ранг-сума на Wilcoxon за сравняване на медианите на две групи
* H-тест на Kruskal-Wallis за сравняване на медианите на три или повече групи
* U тест на Mann-Whitney за сравняване на разпределенията на категоричните данни
* Коефициент на рангова корелация на Spearman за измерване на силата и посока на връзката между две непрекъснати променливи.