Paraméteres és nem paraméteres statisztikák: A különbségek megértése

A statisztikában a paraméter egy olyan érték, amely egy populáció jellemzőjét írja le, például egy bizonyos tulajdonsággal rendelkező egyedek átlagát vagy arányát. A paraméteres módszerek matematikai modellek segítségével elemzik az adatokat, és a paraméterek alapján következtetéseket vonnak le a sokaságra. Ezek a módszerek gyakran erősebbek és pontosabbak, mint a nem paraméteres módszerek, de megkövetelik, hogy az adatok megfeleljenek az adatok eloszlására vonatkozó bizonyos feltételezéseknek, például a normalitásnak vagy az egyenlő eltéréseknek.

Ezzel szemben a nem paraméteres módszerek nem támaszkodnak konkrét feltevésekre az adatok elosztásáról, és bármilyen típusú adattal használható. Ezek a módszerek gyakran kevésbé hatékonyak és kevésbé pontosak, mint a parametrikus módszerek, de rugalmasabbak és a helyzetek szélesebb körében használhatók.

A parametrikus tesztek néhány gyakori példája:

* T-tesztek két csoport átlagának összehasonlítására. ANOVA három vagy több csoport átlagának összehasonlítására* Regressziós analízis egy függő változó és egy vagy több független változó közötti kapcsolat modellezésére* Khi-négyzet tesztek a kategorikus adatok eloszlásának összehasonlítására. Néhány gyakori példa a nem paraméteres tesztekre: Wilcoxon rang-összeg teszt két csoport mediánjának összehasonlítására* Kruskal-Wallis H-teszt három vagy több csoport mediánjának összehasonlítására* Mann-Whitney U teszt a kategorikus adatok eloszlásának összehasonlítására* Spearman rangkorrelációs együttható az erősség mérésére és két folytonos változó közötti kapcsolat iránya.