Параметрична та непараметрична статистика: розуміння відмінностей

У статистиці параметр — це значення, яке описує характеристику популяції, наприклад середнє значення або частку особин з певною ознакою. Параметричні методи використовують математичні моделі, щоб аналізувати дані та робити висновки щодо сукупності на основі параметрів. Ці методи часто потужніші та точніші, ніж непараметричні методи, але вони вимагають, щоб дані відповідали певним припущенням щодо розподілу даних, таким як нормальність або рівні дисперсії.

Натомість непараметричні методи не покладаються на конкретні припущення. про розподіл даних і може використовуватися з даними будь-якого типу. Ці методи часто менш потужні та менш точні, ніж параметричні методи, але вони більш гнучкі та можуть використовуватися в широкому діапазоні ситуацій.

Деякі поширені приклади параметричних тестів включають:

* T-тести для порівняння середніх двох груп
* ANOVA для порівняння середніх значень трьох або більше груп

* Регресійний аналіз для моделювання зв’язку між залежною змінною та однією або кількома незалежними змінними
* Тест хі-квадрат для порівняння розподілу категоріальних даних

Деякі поширені приклади непараметричних тестів включають:

* Критерій суми рангів Вілкоксона для порівняння медіан двох груп
* H-критерій Крускала-Уолліса для порівняння медіан трьох або більше груп
* Критерій U Манна-Уітні для порівняння розподілу категоріальних даних
* Коефіцієнт рангової кореляції Спірмена для вимірювання сили і напрямок зв'язку між двома безперервними змінними.