Разлика между параметрични и не параметрични

Параметрични срещу не параметрични

Статистиката е един отрасъл на проучванията, който ни позволява да разберем динамиката на популацията чрез използване на извадки, изготвени от определена група от интереси. От съществено значение е тези проби да са случайни. Много формули са създадени с включване на математика, за да се правят изводи за параметрите на популацията. Естествено, всяка популация може да има „нормално разпределение“, когато дисперсията на данни / проби има форма на звънец в честотната графика. При нормално разпределение повечето от пробите се концентрират около средно и 68%, 95%, 99% от данните се намират в рамките съответно на 1, 2 и 3 стандартни отклонения. Параметричната и непараметричната статистика зависят от това дали се разглежда или не нормалното разпределение.

Какво е параметрична статистика?

Параметрична статистика е статистиката, при която данните / пробите се считат за получени от нормално разпределение. Дефиницията на параметричната статистика е „статистиката, която предполага, че данните са дошли от тип разпределение на вероятността и прави изводи за параметрите на разпределението“. Повечето от известните елементарни статистически методи принадлежат към тази група. В действителност те може да не са нормално разпределени. Следователно този тип статистика се основава на повече предположения. Ако данните / пробите са нормално разпределени или почти нормално разпределени, формулите могат да дадат точни резултати и изводи. Ако обаче предположението за нормално разпределение е грешно, параметричната статистика може да бъде доста подвеждаща.

Какво е непараметрична статистика?

Непараметричната статистика е известна и като статистика без разпространение. Предимството на този тип статистика е, че не е необходимо да се прави предположение, както е направено преди това с параметри. Непараметричните статистически изчисления обръщат внимание на медианите, отколкото на средствата. Следователно, ако едно или две се отклонят от средната стойност, ефектът им се пренебрегва. Като цяло параметричната статистика е за предпочитане от тази, тъй като тя има повече сила да отхвърли фалшивата хипотеза, отколкото непараметричния метод. Един от най-известните непараметрични тестове е тест на Chi-квадрат. Има непараметрични аналози за някои параметрични тестове, като тест Wilcoxon T за t-тест на сдвоена проба, тест на Mann-Whitney U за независими проби t-тест, корелация на Spearman за корелация на Pearson и др. За един пробен t-тест няма съпоставим непараметричен тест.

Каква е разликата между параметрична и непараметрична?

• Параметричната статистика зависи от нормалното разпределение, но непараметричната статистика не зависи от нормалното разпределение.

• Параметричната статистика прави повече предположения от непараметричната статистика.

• Параметричната статистика използва по-прости формули в сравнение с непараметричната статистика.

• Когато се смята, че популацията е нормално разпределена или близка до нормално разпределената, параметричната статистика е най-подходящата за използване. Ако не, най-добре е да се използва непараметричен метод.

• Повечето от общоизвестните елементарни статистически методи принадлежат към параметричната статистика. Непараметричната статистика се използва умерено и се прилага за специални случаи.