Diferența dintre testul parametric și neparametric
Share
Pentru a face generalizarea despre populație din eșantion, se folosesc teste statistice. Un test statistic este o tehnică formală care se bazează pe distribuția de probabilități, pentru a ajunge la concluzia privind rezonabilitatea ipotezei. Aceste teste ipotetice legate de diferențe sunt clasificate ca teste parametrice și neparametrice test parametric este una care are informații despre parametrul populației.
Pe de altă parte, test neparametric este una în care cercetătorul nu are nicio idee cu privire la parametrul populației. Deci, să citiți complet acest articol, să cunoașteți diferențele semnificative dintre testul parametric și nonparametric.
Conținut: Testul parametric Vs Nonparametric Test
- Diagramă de comparație
- Definiție
- Diferențele cheie
- Testarea ipotezelor Ierarhia
- Teste echivalente
- Concluzie
Diagramă de comparație
| Bazele comparației | Testul parametric | Test neparametric |
|---|---|---|
| Sens | Un test statistic, în care sunt făcute ipoteze specifice despre parametrul populației, este cunoscut ca test parametric. | Un test statistic utilizat în cazul variabilelor independente nemetrice, se numește test neparametric. |
| Bazele statisticilor de testare | distribuire | Arbitrar |
| Nivel de măsurare | Interval sau raport | Nominal sau ordinal |
| Măsurarea tendinței centrale | Însemna | Median |
| Informații despre populație | Destul de cunoscute | Indisponibil |
| aplicabilitate | variabile | Variabile și atribute |
| Test de corelare | Pearson | Spearman |
Definiția Parametric Test
Testul parametric este testul de ipoteză care oferă generalizări pentru a face declarații despre media populației părinte. Un test t bazat pe statistica t Student, care este adesea folosit în această privință.
Statisticile t se bazează pe ipoteza care stă la baza că există distribuția normală a variabilei și media în ceea ce este cunoscut sau presupus a fi cunoscut. Variația populației este calculată pentru eșantion. Se presupune că variabilele de interes din populație sunt măsurate pe o scală de intervale.
Definiția Nonparametric Test
Testul nonparametric este definit ca testul de ipoteză care nu se bazează pe ipoteze fundamentale, adică nu necesită o distribuție a populației care să fie desemnată prin parametri specifici.
Testul se bazează în principal pe diferențele dintre medii. Prin urmare, este alternativ cunoscut ca testul fără distribuție. Testul presupune că variabilele sunt măsurate la nivel nominal sau ordinal. Se utilizează atunci când variabilele independente sunt nemetrice.
Diferențe cheie între testele parametrice și neparametrice
Diferențele fundamentale dintre testul parametric și neparametric sunt discutate în următoarele puncte:
- Un test statistic, în care se fac ipoteze specifice despre parametrul populației, este cunoscut ca testul parametric. Un test statistic utilizat în cazul variabilelor independente nemetrice este numit test nonparametric.
- În testul parametric, statistica de testare se bazează pe distribuție. Pe de altă parte, statistica de testare este arbitrară în cazul testului nonparametric.
- În cadrul testului parametric, se presupune că măsurarea variabilelor de interes se face la nivel de interval sau de raport. Spre deosebire de testul nonparametric, în care variabila de interes este măsurată pe scală nominală sau ordonată.
- În general, măsura tendinței centrale în testul parametric este medie, în timp ce în cazul testului nonparametric este mediană.
- În cadrul testului parametric, există informații complete despre populație. Dimpotrivă, în testul nonparametric nu există informații despre populație.
- Aplicabilitatea testului parametric este numai pentru variabile, în timp ce testul nonparametric se aplică atât variabilelor, cât și atributelor.
- Pentru măsurarea gradului de asociere între două variabile cantitative, se utilizează coeficientul de corelație Pearson în testul parametric, în timp ce corelația rangului spearman este folosită în testul nonparametric.
Testarea ipotezelor Ierarhia
Teste echivalente
| Testul parametric | Test non-parametric |
|---|---|
| Testarea independentă a testelor | Testul Mann-Whitney |
| Eșantionul t eșantionat la perete | Wilcoxon a semnat testul de rang |
| Analiza unei variații a variației (ANOVA) | Testul Kruskal Wallis |
| Măsuri repetate într-o manieră Analiza variației | ANOVA lui Friedman |
Concluzie
Pentru a face o alegere între parametrul și testul nonparametric nu este ușor pentru un cercetător care efectuează analize statistice. Pentru a realiza ipoteza, dacă informația despre populație este complet cunoscută, prin parametri, atunci testul este considerat a fi test parametric, în timp ce, dacă nu există cunoștințe despre populație și este necesară testarea ipotezei privind populația, atunci testul efectuat este considerat test nonparametric.
