Różnica między testem parametrycznym a nieparametrycznym
Share
Aby dokonać uogólnienia dotyczącego populacji z próby, stosuje się testy statystyczne. Test statystyczny jest formalną techniką polegającą na rozkładzie prawdopodobieństwa, służącą do wyciągnięcia wniosku dotyczącego racjonalności hipotezy. Te hipotetyczne testy związane z różnicami są klasyfikowane jako testy parametryczne i nieparametryczne test parametryczny to taki, który ma informacje o parametrze populacji.
Z drugiej strony test nieparametryczny to taki, w którym badacz nie ma pojęcia o parametrze populacji. Przeczytaj więc dokładnie ten artykuł, aby poznać znaczące różnice między testem parametrycznym a nieparametrycznym.
Treść: Test parametryczny kontra test nieparametryczny
- Wykres porównania
- Definicja
- Kluczowe różnice
- Hipoteza testuje hierarchię
- Testy równoważne
- Wniosek
Wykres porównania
| Podstawa do porównania | Test parametryczny | Test nieparametryczny |
|---|---|---|
| Znaczenie | Test statystyczny, w którym poczyniono konkretne założenia dotyczące parametru populacji, jest znany jako test parametryczny. | Test statystyczny stosowany w przypadku niemetrycznych zmiennych niezależnych nazywa się testem nieparametrycznym. |
| Podstawy statystyki testowej | Dystrybucja | Arbitralny |
| Poziom pomiaru | Interwał lub stosunek | Nominalny lub porządkowy |
| Miara tendencji centralnej | Oznaczać | Mediana |
| Informacje o populacji | Całkowicie znane | Niedostępne |
| Możliwość zastosowania | Zmienne | Zmienne i atrybuty |
| Test korelacji | osoba | Włócznik |
Definicja testu parametrycznego
Test parametryczny jest testem hipotez, który zapewnia uogólnienia w celu sformułowania stwierdzeń dotyczących średniej populacji rodziców. Test t oparty na statystyce t-Studenta, często stosowany w tym względzie.
Statystyka t opiera się na podstawowym założeniu, że rozkład normalny zmiennej i średnia są znane lub zakładane, że są znane. Wariancja populacji jest obliczana dla próbki. Zakłada się, że zmienne będące przedmiotem zainteresowania w populacji są mierzone w skali interwałowej.
Definicja testu nieparametrycznego
Test nieparametryczny jest definiowany jako test hipoteza, który nie jest oparty na podstawowych założeniach, tj. Nie wymaga oznaczenia rozkładu populacji za pomocą określonych parametrów.
Test opiera się głównie na różnicach w medianach. Dlatego na przemian jest znany jako test bez dystrybucji. Test zakłada, że zmienne są mierzone na poziomie nominalnym lub porządkowym. Jest używany, gdy zmienne niezależne są niemetryczne.
Kluczowe różnice między testami parametrycznymi i nieparametrycznymi
Podstawowe różnice między testem parametrycznym i nieparametrycznym omówiono w następujących punktach:
- Test statystyczny, w którym poczyniono konkretne założenia dotyczące parametru populacji, jest znany jako test parametryczny. Test statystyczny stosowany w przypadku niemetrycznych zmiennych niezależnych nazywa się testem nieparametrycznym.
- W teście parametrycznym statystyka testu opiera się na rozkładzie. Z drugiej strony statystyka testu jest arbitralna w przypadku testu nieparametrycznego.
- W teście parametrycznym zakłada się, że pomiar zmiennych będących przedmiotem zainteresowania odbywa się na poziomie przedziału lub współczynnika. W przeciwieństwie do testu nieparametrycznego, w którym zmienna będąca przedmiotem zainteresowania jest mierzona w skali nominalnej lub porządkowej.
- Zasadniczo miara tendencji centralnej w teście parametrycznym jest średnia, podczas gdy w przypadku testu nieparametrycznego jest mediana.
- W teście parametrycznym dostępne są pełne informacje o populacji. I odwrotnie, w teście nieparametrycznym nie ma informacji o populacji.
- Możliwość zastosowania testu parametrycznego dotyczy tylko zmiennych, natomiast test nieparametryczny dotyczy zarówno zmiennych, jak i atrybutów.
- Do pomiaru stopnia powiązania między dwiema zmiennymi ilościowymi stosuje się współczynnik korelacji Pearsona w teście parametrycznym, a korelację rang Spearmana stosuje się w teście nieparametrycznym.
Hipoteza testuje hierarchię
Testy równoważne
| Test parametryczny | Test nieparametryczny |
|---|---|
| Niezależny test t próbki | Test Manna-Whitneya |
| Test t sparowanych próbek | Wilcoxon podpisał test rangowy |
| Jednokierunkowa analiza wariancji (ANOVA) | Test Kruskala Wallisa |
| Jednokierunkowe powtarzane pomiary Analiza wariancji | ANOVA Friedmana |
Wniosek
Dokonanie wyboru między testem parametrycznym a nieparametrycznym nie jest łatwe dla badacza przeprowadzającego analizę statystyczną. W celu wykonania hipotezy, jeśli informacja o populacji jest całkowicie znana za pomocą parametrów, wówczas mówi się, że test jest testem parametrycznym, natomiast jeśli nie ma wiedzy o populacji i konieczne jest przetestowanie hipotezy o populacji, wówczas przeprowadzony test uważa się za test nieparametryczny.
