Parametric vs Non Parametric
Statistica este o ramură a studiilor care ne permite să înțelegem dinamica populației folosind eșantioane extrase dintr-o anumită populație de interes. Este esențial ca aceste probe să fie aleatorii. Multe formule sunt create cu încorporarea matematicii, pentru a face inferențe despre parametrii populației. Bineînțeles, orice populație poate avea o „distribuție normală” în care dispersia datelor / eșantioanelor are forma unui clopot în graficul de frecvență. Într-o distribuție normală, majoritatea probelor se concentrează în jurul valorii medii și 68%, 95%, 99% din date se găsesc în 1, 2 și respectiv 3 abateri standard. Statisticile parametrice și nonparametrice depind de dacă este luată în considerare sau nu distribuția normală.
Ce este statisticile parametrice?
Statistica parametrică este statisticile în care datele / eșantioanele sunt considerate extrase dintr-o distribuție normală. Definiția statisticilor parametrice este „statisticile care presupun că datele provin dintr-un tip de distribuție a probabilității și face inferențe despre parametrii distribuției”. Majoritatea metodelor statistice elementare cunoscute aparțin acestui grup. În realitate, este posibil ca acestea să nu fie distribuite în mod normal. Prin urmare, acest tip de statistici se bazează pe mai multe ipoteze. Dacă datele / probele sunt distribuite în mod normal sau aproape normal distribuite, formulele pot produce rezultate și inferențe precise. Cu toate acestea, dacă presupunerea că este distribuită în mod normal este greșită, statisticile parametrice ar putea fi destul de înșelătoare.
Ce este statisticile non-parametrice?
Statisticile non-parametrice sunt, de asemenea, cunoscute sub numele de statistici fără distribuție. Avantajul acestui tip de statistică este că nu trebuie să facă o presupunere așa cum s-a făcut anterior cu parametrii. Calculele statistice non-parametrice iau medianele în atenție decât mijloacele. Prin urmare, dacă unul sau doi deviază de la valoarea medie, efectul lor este neglijat. În general, statisticile parametrice sunt preferate decât aceasta, deoarece are mai multă putere de a respinge o ipoteză falsă decât metoda neparametrică. Unul dintre cele mai cunoscute teste non-parametrice este testul Chi-pătrat. Există analogi nonparametrici pentru unele teste parametrice, cum ar fi, testul Wilcoxon T pentru testul T testat pereche, testul Mann-Whitney U pentru testele t independente, corelația lui Spearman pentru corelația Pearson etc. Pentru un test t-test, nu există test comparabil non parametric.
Care este diferența dintre Parametric și Non-parametric?
• Statisticile parametrice depind de distribuția normală, dar statisticile non-parametrice nu depind de distribuția normală.
• Statisticile parametrice fac mai multe ipoteze decât statisticile non-parametrice.
• Statisticile parametrice utilizează formule mai simple în comparație cu statisticile non-parametrice.
• Când se crede că o populație este distribuită în mod normal sau aproape de cea distribuită în mod normal, statisticile parametrice sunt cele mai bune de utilizat. Dacă nu, cel mai bine este să se utilizeze o metodă nonparametrică.
• Majoritatea metodelor statistice elementare cunoscute aparțin statisticilor parametrice. Statisticile non-parametrice sunt puțin folosite și aplicate pentru cazuri speciale.
