Preporučeno, 2024

Izbor Urednika

Razlika između parametarskog i neparametrijskog testa

Da bi se generalizirala populacija iz uzorka, koriste se statistički testovi. Statistički test je formalna tehnika koja se oslanja na razdiobu vjerojatnosti, za postizanje zaključka o razumnosti hipoteze. Ovi hipotetički testovi povezani s razlikama klasificiraju se kao parametarska i neparametrijska ispitivanja. Parametarski test je onaj koji ima informacije o parametru populacije.

S druge strane, neparametarski test je onaj gdje istraživač nema pojma o parametru populacije. Dakle, pročitajte cijeli članak, da biste znali značajne razlike između parametarskog i neparametrijskog testa.

Tablica usporedbe

Osnova za usporedbuParametarski testNeparametarski test
ZnačenjeStatističko testiranje u kojem se izrađuju specifične pretpostavke o parametru populacije poznato je kao parametarski test.Statistički test koji se koristi u slučaju ne-metričkih nezavisnih varijabli naziva se neparametarski test.
Osnova statistike testaDistribucijaproizvoljan
Razina mjerenjaInterval ili omjerNominalni ili ordinalni
Mjera središnje tendencijeznačitisrednja
Informacije o stanovništvuPotpuno je poznatonedostupan
PrimjenjivostVarijableVarijable i atributi
Korelacijski testPearsonKopljanik

Definicija parametričnog testa

Parametarski test je test hipoteza koji daje generalizacije za davanje izjava o srednjoj vrijednosti roditeljske populacije. T-test temeljen na Studentovoj t-statistici, koji se često koristi u tom pogledu.

T-statistika počiva na temeljnoj pretpostavci da postoji normalna distribucija varijable i srednja vrijednost u poznatom ili pretpostavljenom poznatom. Za uzorak je izračunata varijacija populacije. Pretpostavlja se da su varijable od interesa u populaciji mjerene na intervalu.

Definicija neparametrijskog testa

Neparametarski test se definira kao test hipoteze koji se ne temelji na temeljnim pretpostavkama, tj. Ne zahtijeva da se raspodjela populacije označava specifičnim parametrima.

Test se uglavnom temelji na razlikama u medijanima. Dakle, naizmjence je poznat kao test bez distribucije. Test pretpostavlja da se varijable mjere na nominalnoj ili ordinalnoj razini. Koristi se kada su nezavisne varijable ne-metrijske.

Ključne razlike između parametarskih i neparametrijskih testova

Temeljne razlike između parametarskog i neparametrijskog testa razmatraju se u sljedećim točkama:

  1. Statističko testiranje u kojem se izrađuju specifične pretpostavke o parametru populacije poznato je kao parametarski test. Statistički test koji se koristi u slučaju nemetrijskih neovisnih varijabli naziva se neparametarski test.
  2. U parametarskom testu testna se statistika temelji na distribuciji. S druge strane, testna statistika je proizvoljna u slučaju neparametrijskog testa.
  3. U parametarskom testu pretpostavlja se da se mjerenje interesnih varijabli vrši na razini intervala ili omjera. Za razliku od neparametrijskog testa, gdje se varijabla od interesa mjeri na nominalnoj ili ordinalnoj skali.
  4. Općenito, mjera središnje tendencije u parametarskom testu je srednja, dok je u slučaju neparametrijskog testa medijan.
  5. U parametarskom testu postoje potpune informacije o populaciji. Nasuprot tome, u neparametrijskom testu nema podataka o populaciji.
  6. Primjenjivost parametarskog testa je samo za varijable, dok se neparametrijski test primjenjuje na obje varijable i atribute.
  7. Za mjerenje stupnja povezanosti između dvije kvantitativne varijable u parametarskom testu koristi se Pearsonov koeficijent korelacije, dok se u neparametrijskom testu upotrebljava korelacija ranga spearmana.

Hijerarhija testova hipoteza

Ekvivalentni testovi

Parametarski testNeparametarski test
Test neovisnog uzorkaMann-Whitneyev test
Testiranje uparenih uzorakaWilcoxonov potpisan rang test
Jednosmjerna analiza varijance (ANOVA)Kruskalov Wallis test
Jednosmjerna ponovljena mjerenja Analiza varijanceFriedmanova ANOVA

Zaključak

Izbor između parametarskog i neparametrijskog testa nije jednostavan za istraživača koji provodi statističku analizu. Za izvođenje hipoteze, ako su informacije o populaciji potpuno poznate, pomoću parametara, onda se kaže da je test parametarski test, dok, ako nema znanja o populaciji i da je potrebno testirati hipotezu o populaciji, tada provedeno ispitivanje smatra se neparametrijskim testom.

Top