Parametrisk vs ikke-parametrisk statistikk: Forstå forskjellene

I statistikk er en parameter en verdi som beskriver en egenskap ved en populasjon, for eksempel gjennomsnittet eller andelen av individer med en bestemt egenskap. Parametriske metoder bruker matematiske modeller for å analysere data og gjøre slutninger om populasjonen basert på parameterne. Disse metodene er ofte kraftigere og mer presise enn ikke-parametriske metoder, men de krever at dataene oppfyller visse forutsetninger om fordelingen av dataene, for eksempel normalitet eller like varianser.

I motsetning er ikke-parametriske metoder avhengig av spesifikke forutsetninger om distribusjon av dataene, og kan brukes med alle typer data. Disse metodene er ofte mindre kraftige og mindre presise enn parametriske metoder, men de er mer fleksible og kan brukes i et bredere spekter av situasjoner. ANOVA for å sammenligne gjennomsnittene for tre eller flere grupper
* Regresjonsanalyse for å modellere forholdet mellom en avhengig variabel og en eller flere uavhengige variabler
* Chi-kvadrat-tester for å sammenligne fordelingen av kategoriske data

Noen vanlige eksempler på ikke-parametriske tester inkluderer:

* Wilcoxon rangsumtest for å sammenligne medianene til to grupper
* Kruskal-Wallis H-test for å sammenligne medianene til tre eller flere grupper
* Mann-Whitney U-test for å sammenligne fordelingen av kategoriske data
* Spearman rangkorrelasjonskoeffisient for å måle styrken og retning av forholdet mellom to kontinuerlige variabler.