Parametrické vs neparametrické
Štatistika je jednou z oblastí štúdií, ktoré nám umožňujú pochopiť populačnú dynamiku pomocou vzoriek vybraných z určitej záujmovej skupiny. Je nevyhnutné, aby tieto vzorky boli náhodné. Mnoho vzorcov je vytvorených so začlenením matematiky, aby bolo možné vyvodiť závery o parametroch populácie. Prirodzene každá populácia môže mať „normálnu distribúciu“, kde rozptyl údajov/vzoriek má tvar zvončeka vo frekvenčnom grafe. Pri normálnej distribúcii sa väčšina vzoriek sústreďuje okolo priemeru a 68 %, 95 %, 99 % údajov sa nachádza v rámci 1, 2 a 3 štandardných odchýlok. Parametrické a neparametrické štatistiky závisia od toho, či sa berie do úvahy normálne rozdelenie.
Čo je to parametrická štatistika?
Parametrická štatistika je štatistika, v ktorej sa údaje/vzorky považujú za údaje získané z normálneho rozdelenia. Definícia parametrickej štatistiky je „štatistika, ktorá predpokladá, že údaje pochádzajú z určitého typu rozdelenia pravdepodobnosti a vyvodzujú závery o parametroch rozdelenia“. Do tejto skupiny patrí väčšina známych základných štatistických metód. V skutočnosti nemusia byť normálne distribuované. Preto je tento typ štatistiky založený na viacerých predpokladoch. Ak sú údaje/vzorky normálne alebo takmer normálne rozdelené, vzorce môžu poskytnúť presné výsledky a závery. Ak je však predpoklad normálneho rozloženia nesprávny, parametrické štatistiky môžu byť dosť zavádzajúce.
Čo je to neparametrická štatistika?
Neparametrické štatistiky sú známe aj ako štatistiky bez distribúcie. Výhodou tohto štatistického typu je, že nemusí vychádzať z predpokladu, ako sa to predtým robilo s parametrikou. Neparametrické štatistické výpočty berú do úvahy mediány ako priemer. Ak sa teda jedna alebo dve odchyľujú od strednej hodnoty, ich účinok sa zanedbáva. Vo všeobecnosti sa uprednostňuje parametrická štatistika, pretože má väčšiu silu na zamietnutie nesprávnej hypotézy ako neparametrická metóda. Jedným z najznámejších neparametrických testov je Chí-kvadrát test. Existujú neparametrické analógy pre niektoré parametrické testy, ako napríklad Wilcoxonov T test pre t-test párovej vzorky, Mann-Whitney U test pre t-test nezávislých vzoriek, Spearmanov koreláciu pre Pearsonovu koreláciu atď. Pre jeden t-test vzorky neexistuje porovnateľný neparametrický test.
Aký je rozdiel medzi parametrickým a neparametrickým?
• Parametrické štatistiky závisia od normálneho rozdelenia, ale neparametrické štatistiky nezávisia od normálneho rozdelenia.
• Parametrické štatistiky vytvárajú viac predpokladov ako neparametrické štatistiky.
• Parametrická štatistika používa jednoduchšie vzorce v porovnaní s Neparametrickou štatistikou.
• Ak sa predpokladá, že populácia je normálne rozložená alebo sa jej blíži k normálnemu rozloženiu, najlepšie je použiť parametrickú štatistiku. Ak nie, je najlepšie použiť neparametrickú metódu.
• Väčšina bežne známych metód elementárnej štatistiky patrí do parametrickej štatistiky. Neparametrické štatistiky sa používajú s mierou a používajú sa na špeciálne prípady.
