Parametrinis ir neparametrinis
Statistika yra viena studijų šaka, leidžianti suprasti populiacijos dinamiką naudojant pavyzdžius, paimtus iš tam tikros dominančios populiacijos. Labai svarbu, kad šie mėginiai būtų atsitiktiniai. Daugelis formulių yra sukurtos įtraukiant matematiką, kad būtų galima padaryti išvadas apie populiacijos parametrus. Natūralu, kad bet kuri populiacija gali turėti „normalųjį pasiskirstymą“, kai duomenų / imčių sklaida dažnių grafike yra varpelio formos. Esant normaliam pasiskirstymui, dauguma mėginių koncentruojasi ties vidurkiu ir 68%, 95%, 99% duomenų yra atitinkamai 1, 2 ir 3 standartinių nuokrypių ribose. Parametrinė ir neparametrinė statistika priklauso nuo to, ar atsižvelgiama į normalųjį pasiskirstymą, ar ne.
Kas yra parametrinė statistika?
Parametrinė statistika yra statistika, kurioje duomenys / imtys laikomi paimtais iš normalaus skirstinio. Parametrinės statistikos apibrėžimas yra „statistika, kuri daro prielaidą, kad duomenys gauti iš tam tikro tipo tikimybių skirstinio, ir daro išvadas apie skirstinio parametrus“. Šiai grupei priklauso dauguma žinomų elementariosios statistikos metodų. Tiesą sakant, jie negali būti įprastai paskirstyti. Todėl šis statistikos tipas pagrįstas daugiau prielaidų. Jei duomenys / pavyzdžiai yra paskirstyti įprastai arba beveik normaliai, formulės gali duoti tikslius rezultatus ir išvadas. Tačiau, jei prielaida, kad yra įprastai pasiskirstęs, yra klaidinga, parametrinė statistika gali būti gana klaidinanti.
Kas yra neparametrinė statistika?
Ne parametrinė statistika taip pat žinoma kaip statistika be platinimo. Šio statistinio tipo pranašumas yra tas, kad nereikia daryti prielaidų, kaip anksčiau buvo daroma naudojant parametrus. Neparametriniai statistiniai skaičiavimai atkreipia dėmesį į medianas nei į vidurkį. Todėl, jei vienas ar du nukrypsta nuo vidutinės vertės, jų poveikis nepaisomas. Paprastai pirmenybė teikiama parametrinei statistikai nei ši, nes ji turi daugiau galių atmesti klaidingą hipotezę nei neparametrinis metodas. Vienas iš labiausiai žinomų neparametrinių testų yra Chi kvadrato testas. Kai kuriems parametriniams tyrimams yra neparametrinių analogų, pvz., Wilcoxon T testas suporuoto mėginio t-testui, Mann-Whitney U testas nepriklausomiems mėginiams t-testas, Spearmano koreliacija Pirsono koreliacijai ir tt Vieno pavyzdžio t-testui nėra palyginamas neparametrinis testas.
Kuo skiriasi parametrinis ir neparametrinis?
• Parametrinė statistika priklauso nuo normalaus pasiskirstymo, bet neparametrinė statistika nepriklauso nuo normalaus pasiskirstymo.
• Parametrinė statistika daro daugiau prielaidų nei neparametrinė statistika.
• Parametrinėje statistikoje naudojamos paprastesnės formulės, palyginti su neparametrine statistika.
• Kai manoma, kad populiacija pasiskirsto normaliai arba artima normaliai, geriausia naudoti parametrinę statistiką. Jei ne, geriausia naudoti neparametrinį metodą.
• Dauguma plačiai žinomų elementariosios statistikos metodų priklauso parametrinei statistikai. Neparametrinė statistika retai naudojama ir taikoma ypatingais atvejais.
