Razlika med parametričnim in neparametričnim testom

Za posploševanje populacije iz vzorca se uporabljajo statistični testi. Statistični test je formalna tehnika, ki temelji na porazdelitvi verjetnosti, za dosego sklepa o razumnosti hipoteze. Ta hipotetična testiranja, povezana z razlikami, so razvrščena kot parametrični in neparametrični testi parametrični preskus je podatek o populacijskem parametru.

Po drugi strani pa neparametrični test je tista, kjer raziskovalec nima pojma o populacijskem parametru. V celoti preberite ta članek in veste, kakšne so razlike med parametričnim in neparametričnim testom.

Vsebina: Parametrični preskus Vs neparametrični test

1. Primerjalna tabela
2. Opredelitev
3. Ključne razlike
4. Hipoteza Hierarhija teste
5. Enakovredni testi
6. Zaključek

Primerjalna tabela

Osnove za primerjavo	Parametrični test	Neparametrični test
Pomen	Statistični test, v katerem so podane posebne predpostavke o parametru populacije, je znan kot parametrični test.	Statistični test, ki se uporablja v primeru nesmetričnih neodvisnih spremenljivk, se imenuje neparametrični test.
Osnove testne statistike	Distribucija	Arbitrarna
Raven merjenja	Interval ali razmerje	Nominalna ali zaporedna
Ukrep osrednje težnje	Pomeni	Mediana
Podatki o prebivalstvu	Popolnoma znan	Ni na voljo
Uporabnost	Spremenljivke	Spremenljivke in atributi
Korelacijski test	Pearson	Spearman

Opredelitev parametričnega testa

Parametrični test je test hipotez, ki zagotavlja posplošitve za dajanje izjav o srednji vrednosti nadrejene populacije. T-test, ki temelji na študentovi t-statistiki, ki se pri tem pogosto uporablja.

T-statistika temelji na predpostavki, da obstaja normalna porazdelitev spremenljivke in srednje vrednosti, za katero je znano ali za katero se domneva, da je znana. Odstopanje populacije se izračuna za vzorec. Domnevamo, da se spremenljive interesne spremenljivke v populaciji merijo v intervalnem merilu.

Opredelitev neparametričnega testa

Neparametrični test je opredeljen kot test hipoteze, ki ne temelji na osnovnih predpostavkah, tj. Ne zahteva, da je porazdelitev populacije označena s posebnimi parametri.

Test temelji predvsem na razlikah v medianu. Zato je izmenično znan kot test brez distribucije. Test predvideva, da se spremenljivke merijo na nominalni ali redni ravni. Uporablja se, kadar neodvisne spremenljivke niso metrične.

Ključne razlike med parametričnimi in neparametričnimi testi

Temeljne razlike med parametričnim in neparametričnim testom so obravnavane v naslednjih točkah:

1. Statistični test, v katerem so podane posebne predpostavke o parametru populacije, je znan kot parametrični test. Statistični test, ki se uporablja v primeru nestermetričnih neodvisnih spremenljivk, se imenuje neparametrični test.
2. V parametričnem testu testna statistika temelji na porazdelitvi. Po drugi strani pa je statistika testa poljubna v primeru neparametričnega testa.
3. V parametričnem preskusu se domneva, da se merjenje spremenljivk, ki nas zanimajo, izvede na ravni intervala ali razmerja. V nasprotju z neparametričnim testom, pri katerem se spremenljivka, ki se zanima, meri v nominalnem ali rednem merilu.
4. Na splošno je merilo osrednje težnje v parametričnem preskusu povprečno, v primeru neparametričnega testa pa je srednja.
5. V parametričnem testu so popolne informacije o populaciji. Nasprotno pa pri neparametričnem testu ni podatkov o populaciji.
6. Uporabnost parametričnega testa je izključno za spremenljivke, medtem ko neparametrični test velja tako za spremenljivke kot atribute.
7. Za merjenje stopnje povezanosti med dvema količinskima spremenljivkama se v parametričnem preskusu uporablja Pearsonov koeficient korelacije, medtem ko se v neparametričnem preskusu uporablja spearmanova uvrstitev..

Hipoteza Hierarhija teste

Enakovredni testi

Parametrični test	Neparametrični test
Neodvisni test t	Mann-Whitney test
Seznanjeni vzorci t test	Wilcoxon je podpisal Rank test
Enosmerna analiza variacije (ANOVA)	Kruskal Wallisov test
Eden od načinov ponavljanja ukrepov Analiza variacije	Friedmanova ANOVA

Zaključek

Raziskovalca, ki izvaja statistično analizo, ni mogoče izbirati med parametričnim in neparametričnim testom. Če izvedemo hipotezo, če so podatki o populaciji v celoti znani s pomočjo parametrov, potem naj bi bil test parametrični test, če pa o populaciji ni podatkov in je treba preveriti hipotezo o prebivalstvu, potem opravljeni preskus velja za neparametrični test.