Statystyki parametryczne i nieparametryczne: zrozumienie różnic

W statystyce parametr to wartość opisująca cechę populacji, taką jak średnia lub odsetek osobników posiadających określoną cechę. Metody parametryczne wykorzystują modele matematyczne do analizy danych i wyciągania wniosków na temat populacji na podstawie parametrów. Metody te są często skuteczniejsze i bardziej precyzyjne niż metody nieparametryczne, ale wymagają, aby dane spełniały pewne założenia dotyczące rozkładu danych, takie jak normalność lub równe wariancje.

W przeciwieństwie do metod nieparametrycznych nie opierają się na określonych założeniach dotyczące dystrybucji danych i można ich używać z dowolnym typem danych. Metody te są często słabsze i mniej precyzyjne niż metody parametryczne, ale są bardziej elastyczne i można je stosować w szerszym zakresie sytuacji.

Niektóre typowe przykłady testów parametrycznych obejmują:

* testy T służące do porównywania średnich z dwóch grup…* ANOVA do porównywania średnich trzech lub więcej grup…* Analiza regresji do modelowania związku między zmienną zależną a jedną lub większą liczbą zmiennych niezależnych…* Testy chi-kwadrat do porównywania rozkładów danych kategorycznych… Niektóre typowe przykłady testów nieparametrycznych obejmują:…
* Test sumy rang Wilcoxona do porównania median dwóch grup…* Test H Kruskala-Wallisa do porównania median trzech lub więcej grup…* Test U Manna-Whitneya do porównania rozkładów danych kategorycznych…* Współczynnik korelacji rang Spearmana do pomiaru siły i kierunek zależności pomiędzy dwiema zmiennymi ciągłymi.