Parametrični proti neparametričnim
Statistika je ena veja študij, ki nam omogoča razumevanje populacijske dinamike z uporabo vzorcev, vzetih iz določene populacije, ki nas zanima. Bistveno je, da so ti vzorci naključni. Številne formule so ustvarjene z vključitvijo matematike za sklepanje o parametrih populacije. Seveda ima lahko katera koli populacija »normalno porazdelitev«, kjer ima razpršenost podatkov/vzorcev obliko zvona na frekvenčnem grafu. Pri normalni porazdelitvi se večina vzorcev koncentrira okoli povprečja in 68 %, 95 %, 99 % podatkov je najdenih znotraj 1, 2 oziroma 3 standardnih odstopanj. Parametrične in neparametrične statistike so odvisne od tega, ali se upošteva normalna porazdelitev.
Kaj je parametrična statistika?
Parametrična statistika je statistika, pri kateri se podatki/vzorci štejejo za črpane iz normalne porazdelitve. Opredelitev parametrične statistike je "statistika, ki predpostavlja, da podatki izvirajo iz vrste verjetnostne porazdelitve, in sklepa o parametrih porazdelitve". Večina znanih osnovnih statističnih metod spada v to skupino. V resnici morda niso normalno porazdeljeni. Zato ta vrsta statistike temelji na več predpostavkah. Če so podatki/vzorci normalno porazdeljeni ali skoraj normalno porazdeljeni, lahko formule dajo natančne rezultate in sklepe. Če pa je predpostavka o normalni porazdelitvi napačna, je lahko parametrična statistika precej zavajajoča.
Kaj je neparametrična statistika?
Neparametrična statistika je znana tudi kot statistika brez distribucije. Prednost te vrste statistike je, da ji ni treba narediti predpostavke, kot je bilo prej s parametri. Neparametrični statistični izračuni namenjajo pozornost medianam kot srednjim vrednostim. Če torej eden ali dva odstopata od srednje vrednosti, se njun učinek zanemari. Na splošno je parametrična statistika boljša od te, ker ima večjo moč za zavrnitev napačne hipoteze kot neparametrična metoda. Eden najbolj znanih neparametričnih testov je hi-kvadrat test. Obstajajo neparametrični analogi za nekatere parametrične teste, kot so Wilcoxonov T test za t-test seznanjenih vzorcev, Mann-Whitneyjev U test za t-test neodvisnih vzorcev, Spearmanova korelacija za Pearsonovo korelacijo itd. Za en vzorec t-testa ni primerljiv neparametrični test.
Kakšna je razlika med parametričnimi in neparametričnimi?
• Parametrična statistika je odvisna od običajne porazdelitve, neparametrična statistika pa ni odvisna od normalne porazdelitve.
• Parametrične statistike dajejo več predpostavk kot neparametrične statistike.
• Parametrična statistika uporablja enostavnejše formule v primerjavi z neparametrično statistiko.
• Če se domneva, da je populacija normalno porazdeljena ali blizu normalne porazdelitve, je najboljša uporaba parametrične statistike. Če ne, je najbolje, da uporabite neparametrično metodo.
• Večina splošno znanih elementarnih statističnih metod spada v parametrično statistiko. Neparametrična statistika se uporablja zmerno in se uporablja za posebne primere.
