Statistica parametrica e non parametrica: comprendere le differenze

In statistica, un parametro è un valore che descrive una caratteristica di una popolazione, come la media o la proporzione di individui con una determinata caratteristica. I metodi parametrici utilizzano modelli matematici per analizzare i dati e fare inferenze sulla popolazione in base ai parametri. Questi metodi sono spesso più potenti e precisi dei metodi non parametrici, ma richiedono che i dati soddisfino determinati presupposti sulla distribuzione dei dati, come la normalità o la parità di varianza.

Al contrario, i metodi non parametrici non si basano su presupposti specifici sulla distribuzione dei dati e può essere utilizzato con qualsiasi tipo di dati. Questi metodi sono spesso meno potenti e meno precisi dei metodi parametrici, ma sono più flessibili e possono essere utilizzati in una gamma più ampia di situazioni.

Alcuni esempi comuni di test parametrici includono:

* Test T per confrontare le medie di due gruppi
* ANOVA per confrontare le medie di tre o più gruppi
* Analisi di regressione per modellare la relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti
* Test chi quadrato per confrontare le distribuzioni di dati categorici

Alcuni esempi comuni di test non parametrici includono:

* Test della somma dei ranghi di Wilcoxon per confrontare le mediane di due gruppi
* Test H di Kruskal-Wallis per confrontare le mediane di tre o più gruppi
* Test U di Mann-Whitney per confrontare le distribuzioni dei dati categorici
* Coefficiente di correlazione dei ranghi di Spearman per misurare la forza e direzione della relazione tra due variabili continue.