Parametrisk vs icke-parametrisk statistik: Förstå skillnaderna

I statistik är en parameter ett värde som beskriver en egenskap hos en population, såsom medelvärdet eller andelen individer med en viss egenskap. Parametriska metoder använder matematiska modeller för att analysera data och dra slutsatser om populationen baserat på parametrarna. Dessa metoder är ofta mer kraftfulla och exakta än icke-parametriska metoder, men de kräver att data uppfyller vissa antaganden om fördelningen av data, såsom normalitet eller lika varianser.

Däremot förlitar sig icke-parametriska metoder inte på specifika antaganden om distributionen av data, och kan användas med alla typer av data. Dessa metoder är ofta mindre kraftfulla och mindre precisa än parametriska metoder, men de är mer flexibla och kan användas i ett större antal situationer. ANOVA för att jämföra medelvärdena för tre eller flera grupper
* Regressionsanalys för att modellera sambandet mellan en beroende variabel och en eller flera oberoende variabler
* Chi-kvadrattest för att jämföra fördelningarna av kategoriska data

Några vanliga exempel på icke-parametriska tester inkluderar:

* Wilcoxon rank-summetest för att jämföra medianerna för två grupper
* Kruskal-Wallis H-test för att jämföra medianerna för tre eller flera grupper
* Mann-Whitney U-test för att jämföra fördelningarna av kategoriska data
* Spearman rankkorrelationskoefficient för att mäta styrkan och riktning för sambandet mellan två kontinuerliga variabler.