모수적 통계와 비모수적 통계: 차이점 이해

통계에서 모수는 특정 특성을 가진 개인의 평균이나 비율과 같은 모집단의 특성을 설명하는 값입니다. 모수적 방법은 수학적 모델을 사용하여 데이터를 분석하고 모수를 기반으로 인구에 대해 추론합니다. 이러한 방법은 종종 비모수적 방법보다 더 강력하고 정확하지만 데이터가 정규성 또는 등분산과 같은 데이터 분포에 대한 특정 가정을 충족해야 합니다. 데이터 분포에 대해 설명하며 모든 유형의 데이터에 사용할 수 있습니다. 이러한 방법은 종종 모수적 방법보다 덜 강력하고 덜 정확하지만 더 유연하고 더 넓은 범위의 상황에서 사용할 수 있습니다.

* 두 그룹의 평균을 비교하기 위한 T-테스트
* 세 개 이상의 그룹의 평균을 비교하는 ANOVA* 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 사이의 관계를 모델링하는 회귀 분석* 범주형 데이터의 분포를 비교하는 카이제곱 테스트

비모수 테스트의 몇 가지 일반적인 예는 다음과 같습니다. 두 그룹의 중앙값을 비교하기 위한 Wilcoxon 순위 합계 검정* 세 개 이상의 그룹의 중앙값을 비교하기 위한 Kruskal-Wallis H-검정* 범주형 데이터의 분포를 비교하기 위한 Mann-Whitney U 검정* 강도를 측정하기 위한 Spearman 순위 상관 계수 두 개의 연속 변수 사이의 관계 방향.