Parametric vs non-parametric
Statistica este o ramură a studiilor care ne permite să înțelegem dinamica populației utilizând eșantioane extrase dintr-o anumită populație de interes. Este esențial ca aceste mostre să fie aleatorii. Multe formule sunt create cu încorporarea matematicii, pentru a face inferențe despre parametrii populației. Desigur, 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 eșantioanelor se concentrează în jurul valorii medii și 68%, 95%, 99% din date se găsesc cu 1, 2 și, respectiv, 3 abateri standard. Statisticile parametrice și neparametrice depind de dacă este luată în considerare sau nu distribuția normală.
Ce este statisticile parametrice?
Statistici parametrice sunt statisticile în care datele/eșantioanele sunt considerate ca extrase dintr-o distribuție normală. Definiția statisticii parametrice este „statistica care presupune că datele provin dintr-un tip de distribuție de probabilitate și face inferențe despre parametrii distribuției”. Cele mai multe dintre metodele statistice elementare cunoscute aparțin acestui grup. În realitate, este posibil să nu fie distribuite în mod normal. Prin urmare, acest tip de statistică se bazează pe mai multe ipoteze. Dacă datele/eșantioanele sunt distribuite în mod normal sau aproape normal, formulele pot produce rezultate și inferențe precise. Cu toate acestea, dacă presupunerea că sunt distribuite în mod normal este greșită, statisticile parametrice ar putea induce în eroare.
Ce este statisticile neparametrice?
Statistici neparametrice sunt cunoscute și ca statistici fără distribuție. Avantajul acestui tip de statistică este că nu trebuie să facă o ipoteză așa cum a fost făcută anterior cu parametrii. Calculele statistice neparametrice iau în atenție medianele decât mediile. Prin urmare, dacă unul sau doi se abate 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 neparametrici pentru unele teste parametrice, cum ar fi testul Wilcoxon T pentru testul t eșantion pereche, testul T Mann-Whitney U pentru testul t eșantioanele independente, corelația lui Spearman pentru corelația lui Pearson etc. Pentru un test t eșantion, nu există test neparametric comparabil.
Care este diferența dintre parametrice și neparametrice?
• Statisticile parametrice depind de distribuția normală, dar statisticile neparametrice nu depind de distribuția normală.
• Statisticile parametrice fac mai multe ipoteze decât statisticile non-parametrice.
• Statisticile parametrice folosesc formule mai simple în comparație cu statisticile non-parametrice.
• Când se crede că o populație este distribuită normal sau aproape de distribuția normală, statisticile parametrice sunt cele mai bune pentru a fi utilizate. Dacă nu, cel mai bine este să folosiți o metodă neparametrică.
• Cele mai multe dintre metodele statistice elementare cunoscute aparțin statisticilor parametrice. Statisticile neparametrice sunt utilizate cu moderație și aplicate pentru cazuri speciale.
