สถิติแบบพาราเมตริกกับสถิติแบบไม่อิงพารามิเตอร์: การทำความเข้าใจความแตกต่าง
ในสถิติ พารามิเตอร์คือค่าที่อธิบายคุณลักษณะของประชากร เช่น ค่าเฉลี่ยหรือสัดส่วนของบุคคลที่มีลักษณะบางอย่าง วิธีพาราเมตริกใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและอนุมานเกี่ยวกับประชากรตามพารามิเตอร์ วิธีการเหล่านี้มักจะมีประสิทธิภาพและแม่นยำมากกว่าวิธีที่ไม่ใช่พารามิเตอร์ แต่ต้องการให้ข้อมูลเป็นไปตามสมมติฐานบางประการเกี่ยวกับการกระจายตัวของข้อมูล เช่น ความปกติหรือความแปรปรวนที่เท่ากัน
ในทางตรงกันข้าม วิธีการที่ไม่ใช่พารามิเตอร์ไม่ได้ขึ้นอยู่กับสมมติฐานที่เฉพาะเจาะจง เกี่ยวกับการกระจายข้อมูลและสามารถนำไปใช้กับข้อมูลประเภทใดก็ได้ วิธีการเหล่านี้มักจะมีประสิทธิภาพน้อยกว่าและแม่นยำน้อยกว่าวิธีแบบพาราเมตริก แต่มีความยืดหยุ่นมากกว่าและสามารถใช้ได้ในสถานการณ์ที่หลากหลาย
ตัวอย่างทั่วไปของการทดสอบแบบพาราเมตริกได้แก่:
* การทดสอบ T เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่ม
* การวิเคราะห์ความแปรปรวนเพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสามกลุ่มขึ้นไป * การวิเคราะห์การถดถอยเพื่อสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระหนึ่งตัวขึ้นไป * การทดสอบไคสแควร์เพื่อเปรียบเทียบการแจกแจงของข้อมูลเชิงหมวดหมู่
ตัวอย่างทั่วไปของการทดสอบแบบไม่มีพารามิเตอร์ได้แก่:
* การทดสอบผลรวมอันดับของวิลคอกสันเพื่อเปรียบเทียบค่ามัธยฐานของสองกลุ่ม
* การทดสอบ Kruskal-Wallis H เพื่อเปรียบเทียบค่ามัธยฐานของสามกลุ่มขึ้นไป การทดสอบ Mann-Whitney U เพื่อเปรียบเทียบการแจกแจงของข้อมูลเชิงหมวดหมู่
* ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อันดับ Spearman เพื่อวัดความแข็งแกร่ง และทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่อเนื่องสองตัว
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
