Skirtumas tarp parametrinio ir neparametrinio testo

Remiantis imties apibendrinimais apie populiaciją, naudojami statistiniai testai. Statistinis testas yra formalus metodas, kuris remiasi tikimybių pasiskirstymu, kad būtų padaryta išvada dėl hipotezės pagrįstumo. Šie hipotetiniai bandymai, susiję su skirtumais, yra klasifikuojami kaip parametriniai ir neparametriniai testai parametrinis testas yra tas, kuris turi informacijos apie populiacijos parametrą.

Kita vertus, neparametrinis testas yra tas, kuriame tyrėjas neturi idėjos apie populiacijos parametrą. Taigi, atidžiai perskaitykite šį straipsnį ir sužinokite apie reikšmingus parametrinio ir neparametrinio bandymo skirtumus.

Turinys: parametrinis testas ir neparametrinis testas

  1. Palyginimo diagrama
  2. Apibrėžimas
  3. Pagrindiniai skirtumai
  4. Hipotezės testų hierarchija
  5. Lygiaverčiai testai
  6. Išvada

Palyginimo diagrama

Palyginimo pagrindasParametrinis testasNeparametrinis testas
ReikšmėStatistinis testas, kuriame daromos konkrečios prielaidos apie populiacijos parametrą, yra žinomas kaip parametrinis testas. Statistinis testas, naudojamas nemetriniams nepriklausomiems kintamiesiems, vadinamas neparametriniu bandymu.
Testo statistikos pagrindaiPaskirstymasSavavališkas
Matavimo lygisIntervalas arba santykisNominalus arba ordinarinis
Centrinės tendencijos matasReiškiaVidutinė
Informacija apie gyventojusVisiškai žinomaNepasiekiamas
TaikomumasKintamiejiKintamieji ir atributai
Koreliacijos testasPearsonasSpearmanas

Parametrinio testo apibrėžimas

Parametrinis testas yra hipotezės testas, kuris pateikia apibendrinimus teiginių apie pirminės populiacijos vidurkį darymui. T-testas, pagrįstas Studentų t-statistika, kuri dažnai naudojama šiuo atžvilgiu.

T-statistika remiasi prielaida, kad kintamojo pasiskirstymas yra normalus, o vidurkis yra žinomas arba manoma, kad jis žinomas. Imties populiacijos dispersija apskaičiuojama. Manoma, kad interesų grupių kintamieji matuojami intervalų skalėje.

Neparametrinio testo apibrėžimas

Neparametrinis testas yra apibrėžtas kaip hipotezės testas, kuris nėra pagrįstas pagrindinėmis prielaidomis, t. Y. Nereikalaujama, kad populiacijos pasiskirstymas būtų žymimas konkrečiais parametrais..

Testas daugiausia grindžiamas medianų skirtumais. Taigi, jis pakaitomis yra žinomas kaip testas be paskirstymo. Bandymo metu daroma prielaida, kad kintamieji matuojami vardiniu ar eiliniu lygiu. Jis naudojamas, kai nepriklausomi kintamieji nėra metriniai.

Pagrindiniai skirtumai tarp parametrinių ir neparametrinių testų

Pagrindiniai parametrinio ir neparametrinio bandymo skirtumai aptariami šiuose punktuose:

  1. Statistinis testas, kuriame daromos konkrečios prielaidos apie populiacijos parametrą, yra žinomas kaip parametrinis testas. Nemetrinių nepriklausomų kintamųjų atveju naudojamas statistinis testas vadinamas neparametriniu.
  2. Parametriniame bandyme bandymo statistika pagrįsta paskirstymu. Kita vertus, neparametrinio bandymo atveju bandymo statistika yra savavališka.
  3. Parametriniame bandyme daroma prielaida, kad dominantieji kintamieji matuojami intervalo ar santykio lygyje. Priešingai nei neparametrinis testas, kai dominantis kintamasis matuojamas vardine ar eilės skale.
  4. Apskritai, parametrinio bandymo metu centrinės tendencijos matas yra vidutinis, o neparametrinio bandymo atveju - mediana.
  5. Parametriniame bandyme yra visa informacija apie populiaciją. Priešingai, neparametriniame teste nėra informacijos apie populiaciją.
  6. Parametrinis testas yra taikomas tik kintamiesiems, tuo tarpu neparametrinis testas taikomas tiek kintamiesiems, tiek atributams.
  7. Matuojant dviejų kiekybinių kintamųjų asociacijos laipsnį, parametriniame bandyme naudojamas Pearsono koreliacijos koeficientas, o neparametriniame bandyme naudojamas spearmano rango koreliacija..

Hipotezės testų hierarchija


Lygiaverčiai testai

Parametrinis testasNeparametrinis testas
Nepriklausomas mėginio t testasManno-Whitney testas
Suporuotų mėginių t testasWilcoxonas pasirašė Rango testą
Vieno varianto analizė (ANOVA)Kruskalio Voliso testas
Vieno metodo pakartotinė dispersijos analizėFriedmano ANOVA

Išvada

Statistinę analizę atliekančiam tyrėjui nėra lengva pasirinkti tarp parametrinio ir neparametrinio. Hipotezei atlikti, jei informacija apie populiaciją yra visiškai žinoma pagal parametrus, tada testas laikomas parametriniu testu, tuo tarpu, jei apie populiaciją nėra žinių ir reikia patikrinti hipotezę apie populiaciją, tada atliktas bandymas laikomas neparametriniu.