Різниця між параметричними та непараметричними

Параметричні проти непараметричні

Статистика - це одна галузь досліджень, яка дозволяє зрозуміти динаміку чисельності населення, використовуючи зразки, взяті з певної сукупності, що цікавить. Важливо, щоб ці зразки були випадковими. Багато формул створено з включенням математики, щоб зробити висновки про параметри сукупності. Звичайно, будь-яка популяція може мати «нормальний розподіл», коли дисперсія даних / зразків має форму дзвоника в графіку частоти. При нормальному розподілі більшість зразків концентруються навколо середнього і 68%, 95%, 99% даних виявляються в межах 1, 2 та 3 стандартних відхилень відповідно. Параметрична та непараметрична статистика залежать від того, враховується чи ні нормальний розподіл.

Що таке параметрична статистика?

Параметрична статистика - це статистика, в якій дані / вибірки вважаються виведеними з нормального розподілу. Визначення параметричної статистики - це "статистика, яка передбачає, що дані походять від типу розподілу ймовірностей та робить висновки про параметри розподілу". Більшість відомих елементарних статистичних методів належать до цієї групи. Насправді вони можуть бути нормально розподілені. Тому цей тип статистики базується на більшій кількості припущень. Якщо дані / зразки зазвичай розподіляються або майже нормально розподіляються, формули можуть давати точні результати та умовиводи. Однак, якщо припущення про звичайний розподіл є неправильним, параметрична статистика може бути досить оманливою.

Що таке непараметрична статистика?

Непараметрична статистика також відома як статистика без розподілу. Перевага цього типу статистики полягає в тому, що він не повинен робити припущення, як це було зроблено раніше з параметрами. Непараметричні статистичні обчислення привертають увагу медіанів, ніж засоби. Тому, якщо одне або два відхиляються від середнього значення, їх ефектом нехтують. Взагалі параметрична статистика є кращою, ніж ця, оскільки вона має більше сил для відхилення помилкової гіпотези, ніж непараметричний метод. Один з найвідоміших непараметричних тестів - тест Chi-квадрата. Існують непараметричні аналоги для деяких параметричних тестів, такі як тест Вілкоксона Т для парного випробування парного зразка, тест Манна-Вітні U для незалежного t-випробування, кореляція Спірмена для кореляції Пірсона тощо. Для одного зразка t-тесту немає порівняльний непараметричний тест.

Яка різниця між параметричними та непараметричними?

• Параметрична статистика залежить від нормального розподілу, але непараметрична статистика не залежить від нормального розподілу.

• Параметрична статистика робить більше припущень, ніж непараметрична статистика.

• Параметрична статистика використовує простіші формули порівняно з непараметричною статистикою.

• Якщо вважається, що населення нормально розподілене або близьке до нормально розподіленого, найкраще використовувати параметричну статистику. Якщо ні, то найкраще використовувати непараметричний метод.

• Більшість загальновідомих елементарних статистичних методів належать до параметричної статистики. Непараметрична статистика скупо використовується і застосовується для особливих випадків.