Estatísticas paramétricas versus não paramétricas: entendendo as diferenças

Nas estatísticas, um parâmetro é um valor que descreve uma característica de uma população, como a média ou proporção de indivíduos com uma determinada característica. Os métodos paramétricos utilizam modelos matemáticos para analisar dados e fazer inferências sobre a população com base nos parâmetros. Esses métodos são frequentemente mais poderosos e precisos do que os métodos não paramétricos, mas exigem que os dados atendam a certas suposições sobre a distribuição dos dados, como normalidade ou variâncias iguais.

Em contraste, os métodos não paramétricos não dependem de suposições específicas. sobre a distribuição dos dados e pode ser usado com qualquer tipo de dados. Esses métodos são frequentemente menos poderosos e menos precisos que os métodos paramétricos, mas são mais flexíveis e podem ser usados em uma ampla gama de situações.

Alguns exemplos comuns de testes paramétricos incluem:

* Testes T para comparar as médias de dois grupos
* ANOVA para comparar as médias de três ou mais grupos
* Análise de regressão para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes
* Testes qui-quadrado para comparar as distribuições de dados categóricos

Alguns exemplos comuns de testes não paramétricos incluem:

* Teste de soma de postos de Wilcoxon para comparar as medianas de dois grupos
* Teste H de Kruskal-Wallis para comparar as medianas de três ou mais grupos
* Teste U de Mann-Whitney para comparar as distribuições de dados categóricos
* Coeficiente de correlação de postos de Spearman para medir a força e direção da relação entre duas variáveis contínuas.