Razlika med parametričnim in neparametričnim

Parametric vs Non Parametric

Statistika je ena veja študij, ki nam omogoča razumevanje dinamike populacije z uporabo vzorcev, ki jih vzamemo iz določene populacije, ki nas zanima. Bistveno je, da so ti vzorci naključni. Številne formule so ustvarjene z vključitvijo matematike, da bi sklepali o populacijskih parametrih. Seveda ima lahko vsaka populacija "normalno razporeditev", kjer ima razpršenost podatkov / vzorcev obliko frekvenčnega zvona v frekvenčnem grafu. Pri normalni porazdelitvi se večina vzorcev koncentrira okoli povprečja in 68%, 95%, 99% podatkov najdemo v 1, 2 in 3 standardnih odstopanjih. Parametrična in neparametrična statistika je odvisna od tega, ali se upošteva normalna porazdelitev ali ne.

Kaj je parametrična statistika?

Parametrična statistika je statistika, v kateri se podatki / vzorci štejejo kot črpani iz običajne porazdelitve. Opredelitev parametrične statistike je "statistika, ki predpostavlja, da so podatki izhajali iz vrste verjetnostne porazdelitve in omogoča sklepe o parametrih porazdelitve". Večina znanih elementarnih statističnih metod spada v to skupino. V resnici jih običajno ni mogoče distribuirati. Zato ta vrsta statistike temelji na več domnevah. Če se podatki / vzorci običajno distribuirajo ali skoraj običajno distribuirajo, lahko formule dajejo natančne rezultate in sklepe. Če pa je predpostavka, da se običajno distribuira, napačna, bi lahko bila parametrična statistika precej zavajajoča.

Kaj je neparametrična statistika?

Neparametrična statistika je znana tudi kot statistika brez distribucije. Prednost tega tipa statistike je, da ni treba predvidevati, kot je bilo predhodno narejeno s parametri. Neparametrični statistični izračuni so pozorni na mediane kot na sredstva. Če ena ali dve odstopata od povprečne vrednosti, je njun učinek zanemarjen. Na splošno je prednostna parametrična statistika kot ta, ker ima večjo moč za zavrnitev napačne hipoteze kot neparametrična metoda. Eden najbolj znanih neparametričnih testov je test Chi-kvadrat. Za nekatere parametrične preskuse obstajajo neparametrični analogi, kot so, Wilcoxon T test za t-test parnega vzorca, Mann-Whitney U test za neodvisne vzorce t, test, Spearmanova korelacija za Pearsonovo korelacijo itd. Za en vzorec t-testa ni primerljiv neparametrični test.

Kakšna je razlika med parametričnim in neparametričnim?

• Parametrična statistika je odvisna od normalne porazdelitve, neparametrična statistika pa ni odvisna od normalne porazdelitve.

• Parametrična statistika daje več predpostavk kot neparametrična statistika.

• Parametrična statistika uporablja enostavnejše formule v primerjavi z neparametričnimi statistikami.

• Kadar se verjame, da je populacija običajno porazdeljena ali je blizu normalno razporejene, je najbolje uporabiti parametrično statistiko. Če ne, je najbolje uporabiti neparametrično metodo.

• Večina splošno znanih elementarnih statističnih metod pripada parametrični statistiki. Neparametrična statistika se redko uporablja in uporablja za posebne primere.