Parametrische versus niet-parametrische statistieken: de verschillen begrijpen

In de statistiek is een parameter een waarde die een kenmerk van een populatie beschrijft, zoals het gemiddelde of aandeel van individuen met een bepaald kenmerk. Parametrische methoden gebruiken wiskundige modellen om gegevens te analyseren en conclusies te trekken over de populatie op basis van de parameters. Deze methoden zijn vaak krachtiger en preciezer dan niet-parametrische methoden, maar ze vereisen dat de gegevens voldoen aan bepaalde aannames over de verdeling van de gegevens, zoals normaliteit of gelijke varianties. Niet-parametrische methoden zijn daarentegen niet afhankelijk van specifieke aannames over de distributie van de gegevens, en kan bij elk type gegevens worden gebruikt. Deze methoden zijn vaak minder krachtig en minder nauwkeurig dan parametrische methoden, maar ze zijn flexibeler en kunnen in een groter aantal situaties worden gebruikt. Enkele veel voorkomende voorbeelden van parametrische tests zijn: T-tests om de gemiddelden van twee groepen te vergelijken. ANOVA om de gemiddelden van drie of meer groepen te vergelijken
* Regressieanalyse om de relatie tussen een afhankelijke variabele en een of meer onafhankelijke variabelen te modelleren
* Chi-kwadraattoetsen om de verdelingen van categorische gegevens te vergelijken

Enkele veel voorkomende voorbeelden van niet-parametrische tests zijn:

* Wilcoxon-rank-sum-test om de medianen van twee groepen te vergelijken* Kruskal-Wallis H-test om de medianen van drie of meer groepen te vergelijken* Mann-Whitney U-test om de verdelingen van categorische gegevens te vergelijken* Spearman-rangcorrelatiecoëfficiënt om de sterkte te meten en richting van de relatie tussen twee continue variabelen.