Parametrinis ir neparametrinis
Statistika yra viena tyrimų šaka, leidžianti suprasti populiacijos dinamiką, naudojant mėginius, paimtus iš tam tikros dominančios populiacijos. Labai svarbu, kad šie mėginiai būtų atsitiktiniai. Daugybė formulių yra sukurtos įtraukiant matematiką, kad būtų galima daryti išvadas apie populiacijos parametrus. Natūralu, kad bet kuri populiacija gali turėti „normalų pasiskirstymą“, kai duomenų / mėginių pasiskirstymas dažnio grafike turi varpelio formą. Normaliame pasiskirstyme didžioji dalis mėginių susitelkia ties vidurkiu ir 68%, 95%, 99% duomenų randami atitinkamai 1, 2 ir 3 standartiniais nuokrypiais. Parametrinė ir neparametrinė statistika priklauso nuo to, ar atsižvelgiama į normalųjį pasiskirstymą.
Kas yra parametrinė statistika?
Parametrinė statistika yra statistika, kurioje duomenys / imtys laikomi paimtais iš įprasto paskirstymo. Parametrinės statistikos apibrėžimas yra „statistika, kuri daro prielaidą, kad duomenys buvo gauti iš tikimybės pasiskirstymo tipo ir daro išvadas apie paskirstymo parametrus“. Šiai grupei priklauso dauguma žinomų elementarių statistinių metodų. Realybėje jie paprastai negali būti platinami. Todėl šis statistikos tipas grindžiamas daugiau prielaidų. Jei duomenys / imtys yra paskirstomi paprastai arba beveik įprastai paskirstomi, formulės gali duoti tikslius rezultatus ir išvadas. Tačiau jei prielaida, kad paprastai paskirstoma, yra klaidinga, parametrinė statistika gali būti gana klaidinanti.
Kas yra neparametrinė statistika?
Neparametrinė statistika taip pat žinoma kaip nemokama paskirstymo statistika. Šio statistinio tipo pranašumas yra tas, kad jis neprivalo daryti prielaidos, kaip anksčiau padaryta naudojant parametrus. Neparametriniai statistiniai skaičiavimai vidutiniškai atkreipia dėmesį į vidurkį. Todėl, jei vienas ar du nukrypsta nuo vidutinės vertės, jų poveikis yra ignoruojamas. Paprastai pirmenybė teikiama parametrinei statistikai, nes ji turi daugiau galios atmesti klaidingą hipotezę nei neparametrinis metodas. Vienas iš labiausiai žinomų neparametrinių testų yra Chi-kvadrato testas. Kai kuriems parametrų bandymams yra neparametrinių analogų, tokių kaip, pavyzdžiui, „Wilcoxon T“ testas porinių mėginių t-testui, Mann-Whitney U testas nepriklausomiems mėginiams t-testui, „Spearman“ koreliacija dėl Pearsono koreliacijos ir kt. Vienam „t“ bandymui nėra palyginamas neparametrinis testas.
Kuo skiriasi parametrinis ir neparametrinis?
• Parametrinė statistika priklauso nuo normalaus pasiskirstymo, tačiau neparametrinė statistika nepriklauso nuo normalaus pasiskirstymo.
• Parametrinė statistika daro daugiau prielaidų nei neparametrinė statistika.
• Parametrinėje statistikoje, palyginti su neparametrine statistika, naudojamos paprastesnės formulės.
• Kai manoma, kad populiacija pasiskirsto paprastai arba yra artima normaliai paskirstytai, geriausia naudoti parametrinę statistiką. Jei ne, geriausia naudoti neparametrinį metodą.
• Dauguma visiems žinomų elementarių statistikos metodų priklauso parametrinei statistikai. Neparametrinė statistika yra retai naudojama ir taikoma ypatingais atvejais.