Параметријска наспрам непараметарских статистика: разумевање разлика

У статистици, параметар је вредност која описује карактеристику популације, као што је средња вредност или пропорција појединаца са одређеном особином. Параметарске методе користе математичке моделе за анализу података и доношење закључака о популацији на основу параметара. Ове методе су често моћније и прецизније од непараметарских метода, али захтевају да подаци испуњавају одређене претпоставке о дистрибуцији података, као што су нормалност или једнаке варијансе.ӕӕ Насупрот томе, непараметарске методе се не ослањају на посебне претпоставке о дистрибуцији података и може се користити са било којом врстом података. Ове методе су често мање моћне и мање прецизне од параметарских метода, али су флексибилније и могу се користити у ширем спектру ситуација.ӕӕНеки уобичајени примери параметарских тестова укључују:ӕӕ* Т-тестове за упоређивање средњих вредности две групеӕ* АНОВА за упоређивање средњих вредности три или више групаӕ* Регресиона анализа за моделирање односа између зависне варијабле и једне или више независних варијаблиӕ* Хи-квадрат тестови за поређење дистрибуција категоричких податакаӕӕНеки уобичајени примери непараметарских тестова укључују:ӕӕ* Вилцокон тест збира ранга за поређење медијана две групеӕ* Крускал-Валлис Х-тест за поређење медијана три или више групаӕ* Манн-Вхитнеи У тест за поређење дистрибуције категоричких податакаӕ* Спеарманов коефицијент корелације ранга за мерење снаге и смер односа између две непрекидне променљиве.