Parametrische vs. nichtparametrische Statistik: Die Unterschiede verstehen

In der Statistik ist ein Parameter ein Wert, der ein Merkmal einer Population beschreibt, beispielsweise den Mittelwert oder den Anteil von Personen mit einem bestimmten Merkmal. Parametrische Methoden verwenden mathematische Modelle, um Daten zu analysieren und anhand der Parameter Rückschlüsse auf die Bevölkerung zu ziehen. Diese Methoden sind oft leistungsfähiger und präziser als nichtparametrische Methoden, erfordern jedoch, dass die Daten bestimmte Annahmen über die Datenverteilung erfüllen, wie z. B. Normalität oder gleiche Varianzen. Im Gegensatz dazu basieren nichtparametrische Methoden nicht auf bestimmten Annahmen über die Verteilung der Daten und kann mit jeder Art von Daten verwendet werden. Diese Methoden sind oft weniger leistungsstark und weniger präzise als parametrische Methoden, aber sie sind flexibler und können in einem breiteren Spektrum von Situationen eingesetzt werden.

Einige häufige Beispiele für parametrische Tests sind:

* T-Tests zum Vergleich der Mittelwerte zweier Gruppen
* ANOVA zum Vergleich der Mittelwerte von drei oder mehr Gruppen
* Regressionsanalyse zur Modellierung der Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen
* Chi-Quadrat-Tests zum Vergleich der Verteilungen kategorialer Daten

Einige häufige Beispiele für nichtparametrische Tests sind:

* Wilcoxon-Rangsummentest zum Vergleich der Mediane zweier Gruppen
* Kruskal-Wallis-H-Test zum Vergleich der Mediane von drei oder mehr Gruppen
* Mann-Whitney-U-Test zum Vergleich der Verteilungen kategorialer Daten
* Spearman-Rangkorrelationskoeffizient zur Messung der Stärke und Richtung der Beziehung zwischen zwei kontinuierlichen Variablen.