Parametrisen ja ei-parametrisen välinen ero

Parametrinen vs. ei parametrinen

Tilastot ovat yksi haara tutkimuksista, joiden avulla voimme ymmärtää väestön dynamiikan käyttämällä näytteitä, jotka on otettu tietystä kiinnostavasta väestöstä. On välttämätöntä, että nämä näytteet ovat satunnaisia. Monet kaavat luodaan sisällyttämällä matematiikka, jotta voidaan päätellä populaation parametreista. Luonnollisesti millä tahansa populaatiolla voi olla ”normaalijakauma”, jossa datan / näytteen leviämisellä on taajuuskaaviossa kellan muoto. Normaalijakaumassa suurin osa näytteistä keskittyy keskiarvon ja 68%: n, 95%: n, 99%: n tietojen perusteella, vastaavasti vastaavasti 1, 2 ja 3 standardipoikkeaman sisällä. Parametriset ja ei-parametriset tilastot riippuvat siitä, otetaanko normaali jakauma huomioon vai ei.

Mikä on parametritilastot?

Parametritilastot ovat tilastoja, joissa tietojen / näytteiden katsotaan olevan peräisin normaalijakaumasta. Parametristen tilastojen määritelmä on ”tilasto, joka olettaa, että tiedot ovat tulleet todennäköisyysjakauman tyypistä ja tekevät päätelmiä jakauman parametreista”. Suurin osa tunnetuista tilastollisista perusmenetelmistä kuuluu tähän ryhmään. Todellisuudessa niitä ei välttämättä jaeta normaalisti. Siksi tämä tilastotyyppi perustuu useampiin oletuksiin. Jos tiedot / näytteet jaetaan normaalisti tai melkein normaalisti, kaavat voivat tuottaa tarkkoja tuloksia ja päätelmiä. Jos olettamus normaalijakaumasta on kuitenkin väärä, parametriset tilastot voivat olla melko harhaanjohtavia.

Mikä on ei-parametrinen tilasto?

Ei-parametrisia tilastoja kutsutaan myös jakeluvapaiksi tilastoiksi. Tämän tilastotyypin etuna on, että sen ei tarvitse tehdä olettamusta, kuten aiemmin tehtiin parametrien kanssa. Ei-parametriset tilastolliset laskelmat vievät mediaanit huomion kuin keskiarvot. Siksi, jos yksi tai kaksi poikkeaa keskiarvosta, niiden vaikutus jätetään huomiotta. Yleensä parametriset tilastot ovat parempia kuin tämä, koska sillä on enemmän valtaa hylätä väärä hypoteesi kuin ei-parametrisella menetelmällä. Yksi tunnetuimmista ei-parametrisista testeistä on Chi-neliötesti. Joillekin parametrikokeille, kuten Wilcoxon T -testi, parillisen näytteen t-testi, Mann-Whitney U -testi, riippumattomien näytteiden t-testi, Manar-Whitney U -testi, Spearmanin korrelaatio Pearsonin korrelaatioon, jne., Ei ole yhden parametrin t-testiä. vertailukelpoinen ei-parametrinen testi.

Mitä eroa on parametrisen ja ei-parametrisen välillä??

• Parametritilastot riippuvat normaalijakaumasta, mutta ei-parametriset tilastot eivät riipu normaalista jakaumasta.

• Parametritilastot tekevät enemmän oletuksia kuin ei-parametriset tilastot.

• Parametritilastot käyttävät yksinkertaisempia kaavoja verrattuna ei-parametrisiin tilastoihin.

• Kun populaation uskotaan jakautuvan normaalisti tai lähellä normaalijakaumaa, parametritilastot ovat parasta käyttää. Jos ei, on parasta käyttää epäparametrista menetelmää.

• Suurin osa yleisesti tunnetuista perustilastollisista menetelmistä kuuluu parametrisiin tilastoihin. Ei-parametrisia tilastoja käytetään harvoin ja sovelletaan erityistapauksissa.