Statistiques paramétriques et non paramétriques : comprendre les différences

En statistiques, un paramètre est une valeur qui décrit une caractéristique d'une population, telle que la moyenne ou la proportion d'individus présentant un certain trait. Les méthodes paramétriques utilisent des modèles mathématiques pour analyser les données et faire des déductions sur la population en fonction des paramètres. Ces méthodes sont souvent plus puissantes et plus précises que les méthodes non paramétriques, mais elles nécessitent que les données répondent à certaines hypothèses concernant la distribution des données, telles que la normalité ou des variances égales.

En revanche, les méthodes non paramétriques ne reposent pas sur des hypothèses spécifiques. sur la distribution des données et peut être utilisé avec tout type de données. Ces méthodes sont souvent moins puissantes et moins précises que les méthodes paramétriques, mais elles sont plus flexibles et peuvent être utilisées dans un plus large éventail de situations.

Certains exemples courants de tests paramétriques comprennent :

* Des tests T pour comparer les moyennes de deux groupes
* ANOVA pour comparer les moyennes de trois groupes ou plus
* Analyse de régression pour modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes
* Tests du chi carré pour comparer les distributions de données catégorielles

Certains exemples courants de tests non paramétriques incluent :

* Test de somme de rangs de Wilcoxon pour comparer les médianes de deux groupes
* Test H de Kruskal-Wallis pour comparer les médianes de trois groupes ou plus
* Test U de Mann-Whitney pour comparer les distributions de données catégorielles
* Coefficient de corrélation de rang de Spearman pour mesurer la force et la direction de la relation entre deux variables continues.