Параметрическая и непараметрическая статистика: понимание различий

В статистике параметр — это значение, которое описывает характеристику популяции, например среднее значение или долю особей с определенным признаком. Параметрические методы используют математические модели для анализа данных и формирования выводов о населении на основе параметров. Эти методы часто являются более мощными и точными, чем непараметрические методы, но они требуют, чтобы данные соответствовали определенным предположениям о распределении данных, таким как нормальность или равные дисперсии.

Напротив, непараметрические методы не полагаются на конкретные предположения. о распределении данных и может использоваться с любым типом данных. Эти методы зачастую менее эффективны и менее точны, чем параметрические методы, но они более гибки и могут использоваться в более широком диапазоне ситуаций.

Некоторые распространенные примеры параметрических тестов включают в себя:

* T-тесты для сравнения средних значений двух групп
* ANOVA для сравнения средних значений трех или более групп
* Регрессионный анализ для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными
* Критерии хи-квадрат для сравнения распределений категориальных данных

Некоторые распространенные примеры непараметрических тестов включают в себя:

* Критерий суммы рангов Уилкоксона для сравнения медиан двух групп* H-критерий Крускала-Уоллиса для сравнения медиан трех или более групп* U-критерий Манна-Уитни для сравнения распределений категориальных данных* Коэффициент ранговой корреляции Спирмена для измерения силы и направление связи между двумя непрерывными переменными.