Statistici parametrice vs non-parametrice: înțelegerea diferențelor

În statistică, un parametru este o valoare care descrie o caracteristică a unei populații, cum ar fi media sau proporția indivizilor cu o anumită trăsătură. Metodele parametrice folosesc modele matematice pentru a analiza datele și a face inferențe despre populație pe baza parametrilor. Aceste metode sunt adesea mai puternice și mai precise decât metodele neparametrice, dar necesită ca datele să îndeplinească anumite ipoteze privind distribuția datelor, cum ar fi normalitatea sau variațiile egale.

În schimb, metodele neparametrice nu se bazează pe ipoteze specifice. despre distribuția datelor și poate fi folosit cu orice tip de date. Aceste metode sunt adesea mai puțin puternice și mai puțin precise decât metodele parametrice, dar sunt mai flexibile și pot fi utilizate într-o gamă mai largă de situații.

Unele exemple comune de teste parametrice includ:

* Testele T pentru a compara mediile a două grupuri
* ANOVA pentru a compara mediile a trei sau mai multe grupuri
* Analiză de regresie pentru a modela relația dintre o variabilă dependentă și una sau mai multe variabile independente
* Teste chi-pătrat pentru a compara distribuțiile datelor categorice

Unele exemple comune de teste neparametrice includ:

* Testul Wilcoxon pentru suma de ranguri pentru a compara medianele a două grupuri…* Testul Kruskal-Wallis H pentru a compara medianele a trei sau mai multe grupuri…* Testul Mann-Whitney U pentru a compara distribuțiile datelor categorice…* Coeficientul de corelare a rangului Spearman pentru a măsura puterea şi direcţia relaţiei dintre două variabile continue.