No otras puses, neparametriskais tests ir tāds, kurā pētniekam nav priekšstatu par populācijas parametru. Tātad, pilnībā izlasiet šo rakstu, lai uzzinātu būtiskās atšķirības starp parametru un neparametrisko testu.
Salīdzinājuma diagramma
| Salīdzinājuma pamats | Parametriskais tests | Neparametriskais tests |
|---|---|---|
| Nozīme | Statistiskais tests, kurā tiek veikti konkrēti pieņēmumi par populācijas parametru, ir pazīstams kā parametru tests. | Statistisko testu, ko izmanto neatkarīgu mainīgo lielumu gadījumā, sauc par neparametrisku testu. |
| Testa statistikas pamats | Izplatīšana | Patvaļīgs |
| Mērījumu līmenis | Intervāls vai attiecība | Nominālais vai kārtējais |
| Galvenās tendences mērs | Vidējais | Mediāna |
| Informācija par iedzīvotājiem | Pilnīgi zināms | Nav pieejams |
| Piemērojamība | Mainīgie | Mainīgie un atribūti |
| Korelācijas tests | Pearson | Spearman |
Parametriskā testa definīcija
Parametra tests ir hipotēzes tests, kas sniedz vispārinājumus, lai izteiktu par mātes iedzīvotāju vidējo vērtību. T-tests, kas balstīts uz studenta t-statistiku, ko bieži izmanto šajā sakarā.
T-statistika balstās uz pieņēmumu, ka ir normāls mainīgā lieluma sadalījums un zināms vai zināms, ka vidējais rādītājs ir zināms. Paraugam aprēķina populācijas dispersiju. Tiek pieņemts, ka populācijas mainīgie lielumi tiek mērīti pēc intervāla skalas.
Neparametriskā testa definīcija
Neparametrisko testu definē kā hipotēzes testu, kas nav balstīts uz pamatā esošajiem pieņēmumiem, ti, neprasa, lai iedzīvotāju sadalījums tiktu apzīmēts ar specifiskiem parametriem.
Tests galvenokārt balstās uz mediānu atšķirībām. Līdz ar to to sauc par izplatīšanas brīvības testu. Tests pieņem, ka mainīgie lielumi tiek mērīti nominālā vai kārtējā līmenī. To izmanto, ja neatkarīgie mainīgie nav metriski.
Galvenās atšķirības starp parametriem un neparametriskiem testiem
Galvenās atšķirības starp parametru un neparametrisko testu ir aplūkotas šādos punktos:
- Statistiskais tests, kurā tiek veikti konkrēti pieņēmumi par populācijas parametru, ir pazīstams kā parametru tests. Statistisko testu, ko izmanto neatkarīgiem mainīgajiem lielumiem, sauc par neparametrisku testu.
- Parametra testā testa statistika ir balstīta uz izplatīšanu. No otras puses, testu statistika ir patvaļīga neparametriska testa gadījumā.
- Parametriskajā testā tiek pieņemts, ka interesējošo mainīgo mērīšana tiek veikta pēc intervāla vai attiecību līmeņa. Pretstatā nonparametriskajam testam, kur interešu mainīgais lielums tiek mērīts nominālā vai kārtējā mērogā.
- Kopumā parametru testa centrālās tendences rādītājs ir vidējais, bet neparametriskā testa gadījumā vidējais.
- Parametra testā ir pilnīga informācija par iedzīvotājiem. Turpretī neparametriskajā pārbaudē nav informācijas par iedzīvotājiem.
- Parametriskā testa pielietojamība ir tikai mainīgajiem, savukārt neparametriskais tests attiecas gan uz mainīgajiem, gan atribūtiem.
- Lai mērītu asociācijas pakāpi starp diviem kvantitatīvajiem mainīgajiem lielumiem, parametru testā tiek izmantots Pearson korelācijas koeficients, savukārt neparametriskajā testā tiek izmantota spearmana rangu korelācija.
Hipotēzes testi Hierarhija
Ekvivalenti testi
| Parametriskais tests | Neparametriskais tests |
|---|---|
| Neatkarīgs parauga t tests | Mann-Whitney tests |
| Pārī savienoto paraugu tests | Wilcoxon parakstīja rangu pārbaudi |
| Vienvirziena variantu analīze (ANOVA) | Kruskal Wallis tests |
| Viens veids, kā atkārtoti novērtēt variantu | Friedman's ANOVA |
Secinājums
Pētniekam, kas veic statistisko analīzi, nav viegli izvēlēties parametru un neparametrisko testu. Hipotēzes veikšanai, ja informācija par populāciju ir pilnīgi zināma, parametru veidā tiek uzskatīts, ka tests ir parametru tests, bet, ja nav zināšanu par populāciju un ir nepieciešams pārbaudīt hipotēzi par iedzīvotājiem, tad testu uzskata par neparametrisku testu.
