Разница между параметрическим и непараметрическим тестом

• 2019

Чтобы сделать обобщение о популяции из выборки, используются статистические тесты. Статистический тест - это формальный метод, основанный на распределении вероятностей, для того, чтобы прийти к выводу относительно обоснованности гипотезы. Эти гипотетические тесты, связанные с различиями, классифицируются как параметрические и непараметрические тесты. Параметрический тест - это тест, который содержит информацию о параметре совокупности.

С другой стороны, непараметрический тест - это тот, в котором исследователь не имеет представления о параметре популяции. Итак, внимательно прочитайте эту статью, чтобы узнать о существенных различиях между параметрическим и непараметрическим тестами.

Сравнительная таблица

Основа для сравнения	Параметрический тест	Непараметрический тест
Имея в виду	Статистический тест, в котором делаются определенные предположения о параметре совокупности, называется параметрическим тестом.	Статистический тест, используемый в случае неметрических независимых переменных, называется непараметрическим тестом.
Основа тестовой статистики	распределение	произвольный
Уровень измерения	Интервал или соотношение	Номинальный или порядковый
Мера центральной тенденции	Имею в виду	медиана
Информация о населении	Полностью известный	Недоступен
применимость	переменные	Переменные и атрибуты
Корреляционный тест	Pearson	копьеносец

Определение параметрического теста

Параметрический тест - это тест гипотезы, который обеспечивает обобщения для формулировки утверждений о среднем для родительской популяции. T-тест, основанный на t-статистике Стьюдента, который часто используется в этом отношении.

T-статистика основана на исходном предположении, что существует нормальное распределение переменной и среднее значение в известной или предполагаемой известной. Дисперсия населения рассчитывается для выборки. Предполагается, что переменные, представляющие интерес, в популяции измеряются по шкале интервалов.

Определение непараметрического критерия

Непараметрический критерий определяется как критерий гипотезы, который не основан на базовых допущениях, то есть он не требует, чтобы распределение населения обозначалось конкретными параметрами.

Тест в основном основан на различиях в медиане. Следовательно, он поочередно известен как тест без распространения. Тест предполагает, что переменные измеряются на номинальном или порядковом уровне. Используется, когда независимые переменные неметрические.

Ключевые различия между параметрическими и непараметрическими тестами

Принципиальные различия между параметрическим и непараметрическим тестом обсуждаются в следующих пунктах:

1. Статистический тест, в котором делаются определенные предположения о параметре совокупности, называется параметрическим тестом. Статистический тест, используемый в случае неметрических независимых переменных, называется непараметрическим тестом.
2. В параметрическом тесте статистика теста основана на распределении. С другой стороны, статистика теста произвольна в случае непараметрического теста.
3. В параметрическом тесте предполагается, что измерение переменных, представляющих интерес, выполняется на уровне интервала или отношения. В отличие от непараметрического критерия, при котором интересующая переменная измеряется по номинальной или порядковой шкале.
4. В целом, мера центральной тенденции в параметрическом тесте является средней, в то время как в случае непараметрического теста медиана.
5. В параметрическом тесте есть полная информация о населении. И наоборот, в непараметрическом тесте нет информации о населении.
6. Применимость параметрического теста относится только к переменным, тогда как непараметрический тест применяется как к переменным, так и к атрибутам.
7. Для измерения степени связи между двумя количественными переменными коэффициент корреляции Пирсона используется в параметрическом тесте, в то время как ранговая корреляция Спирмена используется в непараметрическом тесте.

Иерархия тестов гипотез

Эквивалентные тесты

Параметрический тест	Непараметрический тест
Независимый образец t-теста	Тест Манна-Уитни
T-тест парных образцов	Уилкоксон подписал тест ранга
Односторонний анализ отклонений (ANOVA)	Тест Крускала Уоллиса
Один способ повторных измерений Анализ отклонений	ANOVA Фридмана

Заключение

Чтобы сделать выбор между параметрическим и непараметрическим тестом, нелегко для исследователя, проводящего статистический анализ. Для выполнения гипотезы, если информация о совокупности полностью известна с помощью параметров, то тест называется параметрическим, тогда как, если нет сведений о совокупности, и необходимо проверить гипотезу о совокупности, то Проведенный тест считается непараметрическим тестом.