Parametriset vs ei-parametriset tilastot: erojen ymmärtäminen

Tilastoissa parametri on arvo, joka kuvaa populaation ominaisuutta, kuten tietyn ominaisuuden omaavien yksilöiden keskiarvoa tai osuutta. Parametriset menetelmät käyttävät matemaattisia malleja datan analysointiin ja parametrien perusteella päätelmien tekemiseen populaatiosta. Nämä menetelmät ovat usein tehokkaampia ja tarkempia kuin ei-parametriset menetelmät, mutta ne edellyttävät, että tiedot täyttävät tietyt datan jakautumista koskevat oletukset, kuten normaalisuus tai yhtäläiset varianssit.

Sitä vastoin ei-parametriset menetelmät eivät perustu tiettyihin oletuksiin. tietojen jakelusta, ja sitä voidaan käyttää kaikentyyppisten tietojen kanssa. Nämä menetelmät ovat usein vähemmän tehokkaita ja vähemmän tarkkoja kuin parametriset menetelmät, mutta ne ovat joustavampia ja niitä voidaan käyttää useammissa tilanteissa.

Joitakin yleisiä esimerkkejä parametrisista testeistä ovat:

* T-testit kahden ryhmän keskiarvojen vertaamiseksi
* ANOVA kolmen tai useamman ryhmän keskiarvojen vertaamiseksi* Regressioanalyysi riippuvan muuttujan ja yhden tai useamman riippumattoman muuttujan välisen suhteen mallintamiseksi* Chi-neliötestit, joilla verrataan kategoristen tietojen jakaumia

Joitakin yleisiä esimerkkejä ei-parametrisista testeistä ovat:

* Wilcoxonin rank-summatesti kahden ryhmän mediaanien vertaamiseksi* Kruskal-Wallis H-testi kolmen tai useamman ryhmän mediaanien vertaamiseksi* Mann-Whitneyn U-testi kategoristen tietojen jakaumien vertaamiseksi* Spearmanin rankkorrelaatiokerroin vahvuuden mittaamiseksi ja kahden jatkuvan muuttujan välisen suhteen suunta.