Recomandat, 2021

Alegerea Editorului

Diferența dintre testul parametric și neparametric

Pentru a generaliza populația 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. Testul parametric este unul care are informații despre parametrul populației.

Pe de altă parte, testul nonparametric este unul în care cercetătorul nu are nicio idee cu privire la parametrul populației. Deci, ia o citire completă a acestui articol, pentru a cunoaște diferențele semnificative dintre testul parametric și nonparametric.

Diagramă de comparație

Bazele comparațieiTestul parametricTest nonparametric
SensUn 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, se numește test neparametric.
Bazele statisticilor de testaredistribuireArbitrar
Nivel de măsurareInterval sau raportNominal sau ordinal
Măsurarea tendinței centraleÎnsemnaMedian
Informații despre populațieDestul de cunoscuteIndisponibil
aplicabilitatevariabileVariabile și atribute
Test de corelarePearsonSpearman

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 statisticile 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 interval.

Definiția Nonparametric Test

Testul nonparametric este definit ca un test 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.

Diferențele cheie între testele parametrice și neparametrice

Diferențele fundamentale dintre testul parametric și nonparametric sunt discutate în următoarele puncte:

  1. 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 non-metrice se numește test nonparametric.
  2. În cadrul testului parametric, statistica de testare se bazează pe distribuție. Pe de altă parte, statistica de testare este arbitrară în cazul testului nonparametric.
  3. În cadrul testului parametric, se presupune că măsurarea variabilelor de interes se face la nivel de interval sau raport. Spre deosebire de testul nonparametric, în care variabila de interes este măsurată pe scală nominală sau ordonată.
  4. În general, măsura tendinței centrale în testul parametric este medie, în timp ce în cazul testului nonparametric este mediană.
  5. În cadrul testului parametric există informații complete despre populație. În schimb, în ​​cadrul testului nonparametric, nu există informații despre populație.
  6. Aplicabilitatea testului parametric este numai pentru variabile, în timp ce testul nonparametric se aplică atât variabilelor, cât și atributelor.
  7. Pentru măsurarea gradului de asociere între două variabile cantitative, coeficientul de corelație Pearson este utilizat în testul parametric, în timp ce corelația rangului spearman este folosită în testul nonparametric.

Testarea ipotezelor Ierarhia

Teste echivalente

Testul parametricTest non-parametric
Testarea independentă a testelorTestul lui Mann-Whitney
Testarea probelor t corelateWilcoxon a semnat testul de rang
Analiza unei variații a variației (ANOVA)Testul Kruskal Wallis
Măsuri repetate într-o manieră Analiza variațieiANOVA 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.

Top