Priporočena, 2021

Izbira Urednika

Razlika med parametričnim in neparametričnim testom

Za generalizacijo o populaciji iz vzorca se uporabljajo statistični testi. Statistični test je formalna tehnika, ki se opira na porazdelitev verjetnosti, za doseganje sklepa o razumnosti hipoteze. Ta hipotetična testiranja, povezana z razlikami, so razvrščena kot parametrični in neparametrični testi. Parametrični test je tisti, ki ima informacije o populacijskem parametru.

Po drugi strani pa je neparametrični test tisti, kjer raziskovalec nima pojma o populacijskem parametru. Torej, v celoti preberite ta članek, da poznate pomembne razlike med parametričnim in neparametričnim testom.

Primerjalna tabela

Podlaga za primerjavoParametrični testNeparametrični test
PomenStatistični test, v katerem so podane specifične predpostavke o populacijskem parametru, je znan kot parametrični test.Statistični test, ki se uporablja v primeru nemetričnih neodvisnih spremenljivk, se imenuje neparametrični test.
Osnova za testno statistikoDistribucijaArbitrarna
Raven merjenjaInterval ali razmerjeNominalna ali ordinalna
Ukrep centralne tendencePomeniMediana
Informacije o prebivalstvuPopolnoma znanNi na voljo
Uporabnost. \ TSpremenljivkeSpremenljivke in atributi
Korelacijski testPearsonSpearman

Opredelitev parametričnega testa

Parametrični test je test hipoteze, ki zagotavlja posplošitve za podajanje izjav o povprečju matične populacije. T-test, ki temelji na Studentovi t-statistiki, ki se pogosto uporablja v zvezi s tem.

T-statistika temelji na osnovni predpostavki, da obstaja normalna porazdelitev spremenljivke in srednja vrednost v znani ali domnevni znani. Za vzorec se izračuna varianca populacije. Predpostavlja se, da so spremenljivke, ki nas zanimajo, v populaciji merjene na intervalni lestvici.

Opredelitev neparametričnega testa

Neparametrični test je opredeljen kot test hipoteze, ki ne temelji na osnovnih predpostavkah, tj. Ne zahteva, da je porazdelitev populacije označena s specifičnimi parametri.

Test temelji predvsem na razlikah medianov. Zato je izmenično znan kot test brez distribucije. Preskus predpostavlja, da se spremenljivke merijo na nominalni ali ordinalni ravni. Uporablja se, ko so neodvisne spremenljivke nemetrične.

Ključne razlike med parametričnimi in neparametričnimi preskusi

Temeljne razlike med parametričnim in neparametričnim testom so obravnavane v naslednjih točkah:

  1. Statistični test, v katerem so podane specifične predpostavke o populacijskem parametru, je znan kot parametrični test. Statistični test, uporabljen v primeru nemetričnih neodvisnih spremenljivk, se imenuje neparametrični test.
  2. V parametričnem testu testna statistika temelji na porazdelitvi. Po drugi strani pa je testna statistika poljubna v primeru neparametričnega testa.
  3. Pri parametričnem testu se predpostavlja, da se merjenje zanimivih spremenljivk opravi na ravni intervala ali razmerja. V nasprotju z neparametričnim testom, pri katerem se spremenljivka, ki se zanima, meri na nominalni ali ordinalni skali.
  4. Na splošno je merilo centralne tendence pri parametričnem testu povprečje, v primeru neparametričnega testa pa mediana.
  5. V parametričnem testu so popolne informacije o populaciji. Nasprotno pa pri neparametričnem testu ni podatkov o populaciji.
  6. Uporabnost parametričnega testa je samo za spremenljivke, medtem ko se neparametrični test uporablja za obe spremenljivki in atribute.
  7. Za merjenje stopnje povezanosti med dvema kvantitativnima spremenljivkama se v parametričnem testu uporabi Pearsonov koeficient korelacije, pri neparametričnem testu pa se uporablja korelacija ranga spearmana.

Hierarhija preizkusov hipotez

Enakovredni testi

Parametrični testNeparametrični test
Test neodvisnega vzorca tMann-Whitneyjev test
Preizkus tWilcoxonov podpisan test uvrstitve
Enosmerna analiza variance (ANOVA)Kruskalov Wallis test
Enkratna ponovitev meritev Analiza varianceFriedmanova ANOVA

Zaključek

Izbira med parametričnim in neparametričnim testom za raziskovalca, ki izvaja statistično analizo, ni lahko. Za izvajanje hipoteze, če so informacije o populaciji popolnoma znane, s pomočjo parametrov, se za test šteje, da je parametrični test, če pa ni znanja o populaciji in je potrebno testirati hipotezo o populaciji, potem preskus se obravnava kot neparametrični preskus.

Top