Diferența dintre parametri și parametri

Cercetătorii sociali construiesc adesea o ipoteză, în care presupun că o anumită regulă generalizată poate fi aplicată unei populații. Ei testează această ipoteză utilizând teste care pot fi parametrice sau neparametrice. Testele parametrice sunt, de obicei, mai frecvente și sunt studiate mult mai devreme ca testele standard utilizate la efectuarea cercetării.

Procesul de efectuare a unei cercetări este relativ simplu - construiți o ipoteză și presupuneți că o anumită "lege" poate fi aplicată unei populații. Apoi, efectuați un test și colectați date pe care apoi le analizați statistic. Datele colectate pot fi reprezentate de obicei ca un grafic, iar legea ipotetică ca fiind valoarea medie a acestor date. Dacă legea ipotetică și legea valorii medii se potrivesc, ipoteza este confirmată.

Totuși, în unele cazuri, găsirea valorii medii nu este cea mai potrivită modalitate de a căuta legea. Un bun exemplu este distribuția veniturilor totale. Dacă nu ați corespuns valorii medii, probabil că unul sau doi miliardari vă deranjează valorile medii. Cu toate acestea, o valoare mediană va oferi un rezultat mult mai precis cu privire la venitul mediu care este mai probabil să se potrivească cu datele dvs..

Cu alte cuvinte, un test parametric va fi folosit atunci când presupunerile făcute despre populație sunt clare și există multe informații disponibile despre aceasta. Întrebările vor fi concepute pentru a măsura acești parametri specifici, astfel încât datele să poată fi apoi analizate așa cum este descris mai sus. Un test nonparametric este utilizat atunci când populația testată nu este în întregime cunoscută și, prin urmare, parametrii examinați sunt și necunoscuți. În plus, în timp ce testul parametric utilizează valorile medii ca rezultate, testul nonparametric ia mediana și, prin urmare, este de obicei utilizat atunci când ipoteza inițială nu se potrivește cu datele.

Ce este un test parametric??

Un test parametric este un test conceput pentru a furniza datele care vor fi apoi analizate printr-o ramură a științei numită statistică parametrică. Statisticile statistice presupun că sunt cunoscute deja unele informații despre populație, și anume distribuția probabilităților. De exemplu, distribuția înălțimii corpului pe întreaga lume este descrisă de un model de distribuție obișnuit. În mod similar, orice model de distribuție cunoscut poate fi aplicat unui set de date. Cu toate acestea, presupunând că un anumit model de distribuție se potrivește unui set de date înseamnă că în mod inerent presupuneți că unele informații suplimentare sunt cunoscute despre populație, după cum am menționat. Distribuția probabilităților conține parametri care descriu forma exactă a distribuției. Acești parametri sunt ceea ce oferă testele parametrice - fiecare întrebare este adaptată pentru a oferi o valoare exactă a unui anumit parametru pentru fiecare persoană intervievată. Combinată, valoarea medie a acestui parametru este utilizată pentru distribuția de probabilități. Asta înseamnă că testele parametrice presupun și ceva despre populație. Dacă ipotezele sunt corecte, statisticile parametrice aplicate datelor furnizate de un test parametric vor oferi rezultate mult mai precise și mai precise decât cele ale unui test nonparametric și ale statisticilor.

Ce este un test nonparametric?

În mod similar testului parametric și statisticilor, există un test nonparametric și există statistici. Ele sunt utilizate atunci când nu se așteaptă ca datele obținute să se potrivească cu o curbă normală de distribuție sau cu date ordinare. Un exemplu excelent de date ordonale este revizuirea pe care o lași atunci când evaluezi un anumit produs sau serviciu pe o scară de la 1 la 5. Datele ordonale, în general, sunt obținute din teste care utilizează clasamente sau ordine diferite. Prin urmare, nu se bazează pe numere sau valori exacte pentru parametrii pe care se bazează testele parametrice. De fapt, nu utilizează parametrii în nici un fel, deoarece nu presupune o anumită distribuție. De obicei, este preferată o analiză parametrică față de cea neparametrică, dar dacă testul parametric nu poate fi efectuat datorită populației necunoscute, este necesară recurgerea la teste neparametrice.

Diferența dintre testele parametrice și neparametrice

1) Realizarea ipotezelor

După cum am menționat, testul parametric face ipoteze despre populație. Este nevoie de parametrii care sunt conectați la distribuția normală utilizată în analiză, iar singura modalitate de a cunoaște acești parametri este de a avea cunostințe despre populație. Pe de altă parte, un test nonparametric, așa cum indică și numele, nu se bazează pe parametri și, prin urmare, nu presupune nimic despre populație.

2) Probabilitatea parametrică și nonparametrică

Baza pentru analiza statistică care va fi efectuată pe date, în cazul testelor parametrice, este distribuția probabilistică. Pe de altă parte, baza pentru testele nonparametrice nu există - este complet arbitrară. Acest lucru are ca rezultat o mai mare flexibilitate și face mai ușor să se potrivească ipoteza cu datele colectate.

3) Măsurarea tendinței centrale

Măsura tendinței centrale este o valoare centrală într-o distribuție de probabilități. Și, deși distribuția de probabilități în cazul statisticilor nonparametrice este arbitrară, ea încă mai există și, prin urmare, și măsura tendinței centrale. Cu toate acestea, aceste măsuri sunt diferite. În cazul testelor parametrice, se consideră a fi valoarea medie, în timp ce în cazul testelor nonparametrice se consideră a fi valoarea mediană.

4) Cunoașterea parametrilor populației

După cum am menționat în prima diferență, informațiile despre populație variază între testele parametrice și cele neparametrice și statisticile. Anume, anumite cunoștințe despre populație sunt absolut necesare pentru o analiză parametrică, deoarece necesită parametrii legați de populație pentru a da rezultate precise. Pe de altă parte, se poate lua o abordare nonparametrică fără cunoștințe anterioare ale populației.

Teste parametrice vs. nonparametrice: Diagrama comparativă

Rezumat al parametrilor și neparametrici

• Un test parametric este un test care presupune că anumiți parametri și distribuții sunt cunoscuți despre o populație, contrar celei neparametrice
• Testul parametric utilizează o valoare medie, în timp ce parametrul nonparametric utilizează o valoare mediană
• Abordarea parametrică necesită cunoștințe anterioare despre populație, contrar abordării nonparametrice