पैरामीट्रिक बनाम गैर-पैरामीट्रिक सांख्यिकी: अंतर को समझना
आँकड़ों में, एक पैरामीटर एक मान है जो किसी जनसंख्या की विशेषता का वर्णन करता है, जैसे कि एक निश्चित विशेषता वाले व्यक्तियों का माध्य या अनुपात। पैरामीट्रिक विधियाँ डेटा का विश्लेषण करने और मापदंडों के आधार पर जनसंख्या के बारे में अनुमान लगाने के लिए गणितीय मॉडल का उपयोग करती हैं। ये विधियां अक्सर गैर-पैरामीट्रिक विधियों की तुलना में अधिक शक्तिशाली और सटीक होती हैं, लेकिन उनके लिए आवश्यक है कि डेटा डेटा के वितरण के बारे में कुछ मान्यताओं को पूरा करे, जैसे सामान्यता या समान भिन्नताएं।
इसके विपरीत, गैर-पैरामीट्रिक विधियां विशिष्ट मान्यताओं पर निर्भर नहीं होती हैं डेटा के वितरण के बारे में, और इसका उपयोग किसी भी प्रकार के डेटा के साथ किया जा सकता है। ये विधियां अक्सर पैरामीट्रिक विधियों की तुलना में कम शक्तिशाली और कम सटीक होती हैं, लेकिन वे अधिक लचीली होती हैं और व्यापक स्थितियों में उपयोग की जा सकती हैं।
पैरामीट्रिक परीक्षणों के कुछ सामान्य उदाहरणों में शामिल हैं:
* दो समूहों के साधनों की तुलना करने के लिए टी-परीक्षण
* तीन या अधिक समूहों के साधनों की तुलना करने के लिए एनोवा। * आश्रित चर और एक या अधिक स्वतंत्र चर के बीच संबंध को मॉडल करने के लिए प्रतिगमन विश्लेषण। * श्रेणीबद्ध डेटा के वितरण की तुलना करने के लिए ची-स्क्वायर परीक्षण। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षणों के कुछ सामान्य उदाहरणों में शामिल हैं: दो समूहों के मध्यस्थों की तुलना करने के लिए विलकॉक्सन रैंक-सम परीक्षण। और दो सतत चरों के बीच संबंध की दिशा।
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