Parametrik ve Parametrik Olmayan İstatistikler: Farkları Anlamak

İstatistikte parametre, belirli bir özelliğe sahip bireylerin ortalaması veya oranı gibi bir popülasyonun karakteristiğini tanımlayan bir değerdir. Parametrik yöntemler, verileri analiz etmek ve parametrelere dayalı olarak popülasyon hakkında çıkarımlar yapmak için matematiksel modelleri kullanır. Bu yöntemler genellikle parametrik olmayan yöntemlere göre daha güçlü ve kesindir ancak verilerin, normallik veya eşit varyanslar gibi verilerin dağılımına ilişkin belirli varsayımları karşılamasını gerektirir.

Buna karşılık, parametrik olmayan yöntemler belirli varsayımlara dayanmaz. Verilerin dağıtımı hakkında ve her türlü veriyle kullanılabilir. Bu yöntemler genellikle parametrik yöntemlere göre daha az güçlü ve daha az hassastır, ancak daha esnektirler ve daha geniş bir yelpazedeki durumlarda kullanılabilirler.

Parametrik testlerin bazı yaygın örnekleri şunları içerir:

* İki grubun ortalamalarını karşılaştırmak için T testleri
* Üç veya daha fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak için ANOVA
* Bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için regresyon analizi
* Kategorik verilerin dağılımlarını karşılaştırmak için ki-kare testleri

Parametrik olmayan testlerin bazı yaygın örnekleri şunlardır:

* İki grubun medyanlarını karşılaştırmak için Wilcoxon sıra toplamı testi
* Üç veya daha fazla grubun medyanlarını karşılaştırmak için Kruskal-Wallis H-testi
* Kategorik verilerin dağılımlarını karşılaştırmak için Mann-Whitney U testi
* Gücü ölçmek için Spearman sıra korelasyon katsayısı ve iki sürekli değişken arasındaki ilişkinin yönü.