Thống kê có tham số và không tham số: Tìm hiểu sự khác biệt

Trong thống kê, tham số là một giá trị mô tả một đặc điểm của một quần thể, chẳng hạn như giá trị trung bình hoặc tỷ lệ các cá thể có một đặc điểm nhất định. Phương pháp tham số sử dụng các mô hình toán học để phân tích dữ liệu và đưa ra suy luận về tổng thể dựa trên các tham số. Các phương pháp này thường mạnh mẽ và chính xác hơn các phương pháp phi tham số, nhưng chúng yêu cầu dữ liệu phải đáp ứng các giả định nhất định về phân bố dữ liệu, chẳng hạn như tính chuẩn hoặc phương sai bằng nhau.

Ngược lại, các phương pháp phi tham số không dựa vào các giả định cụ thể về việc phân phối dữ liệu và có thể được sử dụng với bất kỳ loại dữ liệu nào. Các phương pháp này thường kém mạnh mẽ và kém chính xác hơn các phương pháp tham số, nhưng chúng linh hoạt hơn và có thể được sử dụng trong nhiều tình huống hơn.

Một số ví dụ phổ biến về kiểm tra tham số bao gồm:

* T-tests để so sánh giá trị trung bình của hai nhóm
* ANOVA để so sánh giá trị trung bình của ba nhóm trở lên
* Phân tích hồi quy để mô hình hóa mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập
* Kiểm tra chi bình phương để so sánh sự phân bố của dữ liệu phân loại

Một số ví dụ phổ biến về kiểm tra phi tham số bao gồm:

* Kiểm tra tổng xếp hạng Wilcoxon để so sánh trung vị của hai nhóm
* Kruskal-Wallis H-test để so sánh trung vị của ba nhóm trở lên
* Kiểm tra Mann-Whitney U để so sánh sự phân bố của dữ liệu phân loại
* Hệ số tương quan xếp hạng Spearman để đo cường độ và hướng của mối quan hệ giữa hai biến liên tục.