Разлика между параметрични и непараметрични

2024 Автор: Mildred Bawerman | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-16 08:37

Параметрично срещу Непараметрично

Статистиката е един клон на изследванията, който ни позволява да разберем динамиката на популацията, като използваме проби, взети от определена популация, представляваща интерес. От съществено значение е тези проби да бъдат произволни. Много формули са създадени с включване на математика, за да се направят изводи за параметрите на популацията. Естествено всяка популация може да има „Нормално разпределение“, при което разпръскването на данни / проби има форма на камбана в честотната графика. При нормално разпределение повечето проби се концентрират около средно и 68%, 95%, 99% от данните се намират съответно в рамките на 1, 2 и 3 стандартни отклонения. Параметричната и непараметричната статистика зависят от това дали се разглежда нормалното разпределение или не.

Какво е параметрична статистика?

Параметричната статистика е статистиката, при която данните / пробите се считат за извлечени от нормално разпределение. Дефиницията на параметричната статистика е „статистиката, която приема, че данните идват от тип разпределение на вероятността и прави изводи за параметрите на разпределението“. Повечето от известните елементарни статистически методи принадлежат към тази група. В действителност те може да не бъдат нормално разпределени. Следователно този тип статистика се основава на повече предположения. Ако данните / пробите са нормално разпределени или почти нормално разпределени, формулите могат да дадат точни резултати и изводи. Ако обаче предположението за нормално разпределение е погрешно, параметричната статистика може да бъде доста подвеждаща.

Какво е непараметрична статистика?

Непараметричната статистика е известна още като статистика без разпространение. Предимството на този статистически тип е, че не трябва да прави предположение, както е направено по-рано с параметри. Непараметричните статистически изчисления привличат вниманието към медианите, отколкото към средствата. Следователно, ако едно или две се отклоняват от средната стойност, ефектът им се пренебрегва. Като цяло параметричната статистика се предпочита от тази, тъй като тя има по-голяма сила да отхвърля фалшива хипотеза, отколкото непараметричния метод. Един от най-известните непараметрични тестове е хи-квадрат тест. Има непараметрични аналози за някои параметрични тестове, като например, Wilcoxon T тест за t-тест на сдвоени проби, U-тест на Mann-Whitney за независими t-тест, корелация на Spearman за корелация на Pearson и т.н. сравним непараметричен тест.

Каква е разликата между параметрично и непараметрично?

• Параметричната статистика зависи от нормалното разпределение, но непараметричната статистика не зависи от нормалното разпределение.

• Параметричната статистика прави повече предположения от непараметричната статистика.

• Параметричната статистика използва по-прости формули в сравнение с непараметричната статистика.

• Когато се смята, че популацията е нормално разпределена или близка до нормално разпределената, най-добре е да се използва параметрична статистика. Ако не, най-добре е да се използва непараметричен метод.

• Повечето от общоизвестните елементарни статистически методи принадлежат на параметрична статистика. Непараметричната статистика се използва пестеливо и се прилага за специални случаи.