Parametrikus vs nem paraméteres
A statisztika a vizsgálatok egyik ága, amely lehetővé teszi számunkra a népességdinamika megértését egy adott érdeklődésű populációból vett minták felhasználásával. Fontos, hogy ezek a minták véletlenszerűek legyenek. Számos képlet jön létre matematika beépítésével, hogy következtetéseket vonjon le a populációs paraméterekről. Természetesen bármely populációnak lehet „normális eloszlása”, ahol az adatok / minták szétszórtságának harang alakja van a frekvenciagráfban. Normál eloszlásban a minták nagy része az átlag körül koncentrálódik, és az adatok 68% -a, 95% -a, 99% -a 1, 2, illetve 3 szóráson belül található. A paraméteres és a nem paraméteres statisztikák attól függenek, hogy figyelembe veszik-e a normális eloszlást.
Mi a paraméteres statisztika?
A paraméteres statisztika az a statisztika, amelyben az adatokat / mintákat normál eloszlásból vettnek tekintjük. A paraméteres statisztika meghatározása „az a statisztika, amely feltételezi, hogy az adatok egyfajta valószínűségi eloszlásból származnak, és következtetéseket von le az eloszlás paramétereiről”. Az ismert statisztikai módszerek többsége ebbe a csoportba tartozik. A valóságban előfordulhat, hogy nincsenek normálisan elosztva. Ezért ez a statisztikai típus több feltételezésen alapul. Ha az adatok / minták normálisan vagy szinte normálisan vannak elosztva, a képletek pontos eredményeket és következtetéseket hozhatnak. Ha azonban a normális eloszlás feltételezése téves, akkor a paraméteres statisztikák meglehetősen félrevezetőek lehetnek.
Mi a nem parametrikus statisztika?
A nem parametrikus statisztikát disztribúció nélküli statisztikának is nevezik. Ennek a statisztikai típusnak az az előnye, hogy nem kell feltételeznie a paraméterekkel korábban megfogalmazott feltételezést. A nem parametrikus statisztikai számítások a mediánokat veszik figyelembe, mint az átlagokat. Ezért, ha egy vagy kettő eltér az átlagértéktől, hatásukat elhanyagolják. Általában a paraméteres statisztikákat részesítik előnyben ennél, mert nagyobb hatalma van egy hamis hipotézis elutasítására, mint a nem paraméteres módszer. Az egyik legismertebb nem paraméteres teszt a Chi-négyzet teszt. Vannak nem paraméteres analógok egyes paraméteres tesztekhez, mint például a Wilcoxon T teszt a párosított minta t-teszthez, a Mann-Whitney U teszt a független mintákhoz t-teszt, a Spearman-korreláció a Pearson-korrelációhoz stb. Egy minta t-teszt esetében nincs összehasonlítható nem paraméteres teszt.
Mi a különbség a paraméteres és a nem paraméteres között?
• A paraméteres statisztikák a normális eloszlástól függenek, de a nem parametrikus statisztikák nem a normális eloszlástól.
• A paraméteres statisztikák több feltételezést adnak, mint a nem paraméteres statisztikák.
• A paraméteres statisztikák egyszerűbb képleteket használnak, mint a nem paraméteres statisztikák.
• Ha úgy gondolják, hogy a populáció normális eloszlású vagy közel van a normális eloszláshoz, akkor a parametrikus statisztikákat kell a legjobban használni. Ha nem, akkor a legjobb, ha nem paraméteres módszert alkalmazunk.
• A legtöbb általánosan ismert elemi statisztikai módszer a paraméteres statisztikákhoz tartozik. A nem parametrikus statisztikákat ritkán használják és alkalmazzák speciális esetekre.
