Parametric vs Non Parametric
Statistik är en gren av studier som gör det möjligt för oss att förstå populationsdynamiken genom att använda prover från en viss population av intresse. Det är viktigt att dessa prover är slumpmässiga. Många formler skapas med införlivande av matematik för att dra slutsatser om befolkningsparametrar. Naturligtvis kan varje befolkning ha en "normalfördelning" där spridningen av data / prover har en form av en klocka i frekvensgrafen. I en normalfördelning koncentreras de flesta proverna runt medelvärdet och 68%, 95%, 99% av data inom 1, 2 respektive 3 standardavvikelser. Parametrisk och icke-parametrisk statistik beror på om normalfördelning beaktas eller inte.
Vad är parametrisk statistik?
Parametrisk statistik är den statistik där data / prover betraktas som hämtade från en normalfördelning. Definitionen av parametrisk statistik är”den statistik som antar att data kommer från en typ av sannolikhetsfördelning och slutsatser om parametrarna för distributionen”. De flesta av de kända elementära statistiska metoderna tillhör denna grupp. I själva verket kanske de inte normalt distribueras. Därför baseras denna statistiktyp på fler antaganden. Om data / prover normalt distribueras eller nästan normalt distribueras kan formlerna ge korrekta resultat och slutsatser. Men om antagandet att normalt distribueras är fel kan parametrisk statistik vara ganska vilseledande.
Vad är icke-parametrisk statistik?
Icke parametrisk statistik är också känd som distributionsfri statistik. Fördelen med denna statistiktyp är att den inte behöver göra ett antagande som tidigare gjorts med parametrar. Icke parametriska statistiska beräkningar tar medianerna uppmärksamhet än medel. Därför, om en eller två avviker från medelvärdet, försummas deras effekt. Generellt föredras parametrisk statistik än så eftersom den har mer makt att avvisa en falsk hypotes än icke-parametrisk metod. Ett av de mest kända icke-parametriska testerna är Chi-square test. Det finns icke-parametriska analoger för vissa parametriska tester som, Wilcoxon T-test för parat prov t-test, Mann-Whitney U-test för oberoende prover t-test, Spearmans korrelation för Pearson's korrelation etc. För ett prov t-test finns det inget jämförbart icke parametriskt test.
Vad är skillnaden mellan parametrisk och icke-parametrisk?
• Parametrisk statistik beror på normalfördelning, men icke-parametrisk statistik beror inte på normalfördelning.
• Parametrisk statistik antar fler antaganden än icke-parametrisk statistik.
• Parametrisk statistik använder enklare formler i jämförelse med icke-parametrisk statistik.
• När en befolkning tros vara normalfördelad eller nära normalfördelad, är parametrisk statistik bäst att använda. Om inte, är det bäst att en icke-parametrisk metod används.
• De flesta av de allmänt kända elementära statistikmetoderna tillhör parametrisk statistik. Icke parametrisk statistik används sparsamt och tillämpas i speciella fall.
