パラメトリック統計とノンパラメトリック統計: 違いを理解する

統計において、パラメーターとは、特定の特性を持つ個人の平均や割合など、母集団の特性を記述する値です。パラメトリック手法では、数学的モデルを使用してデータを分析し、パラメーターに基づいて母集団について推論します。これらの手法は多くの場合、ノンパラメトリック手法よりも強力で正確ですが、データが正規性や等分散など、データの分布に関する特定の仮定を満たす必要があります。対照的に、ノンパラメトリック手法は特定の仮定に依存しません。データの分散について説明しており、あらゆる種類のデータで使用できます。これらの方法は多くの場合、パラメトリック方法よりも強力で精度も劣りますが、柔軟性が高く、幅広い状況で使用できます。

パラメトリックテストの一般的な例には次のものがあります:

* 2 つのグループの平均を比較するための T 検定
* 3 つ以上のグループの平均を比較する ANOVA
* 従属変数と 1 つ以上の独立変数の間の関係をモデル化する回帰分析
* カテゴリデータの分布を比較するカイ二乗検定ノンパラメトリック検定の一般的な例は次のとおりです:
* 2 つのグループの中央値を比較するための Wilcoxon 順位和検定
* 3 つ以上のグループの中央値を比較するための Kruskal-Wallis H 検定
* カテゴリデータの分布を比較するための Mann-Whitney U 検定
* 強さを測定するための Spearman 順位相関係数および 2 つの連続変数間の関係の方向。