სტატისტიკურ მონაცემებში პარამეტრიული და არამპარამეტრიული მეთოდოლოგია ეხება იმ მონაცემებს, რომლებშიც მონაცემთა ერთობლიობას აქვს ნორმალური v. შესაბამისად, არანორმალური განაწილება. პარამეტრული ტესტები გარკვეულ დაშვებებს აკეთებს მონაცემთა ნაკრების შესახებ; კერძოდ, რომ მონაცემები მიიღება სპეციფიკური (ნორმალური) განაწილების მქონე მოსახლეობიდან. არასამთავრობო პარამეტრიული ტესტები ნაკლებ ვარაუდს იძლევა მონაცემთა ნაკრების შესახებ. ელემენტარული სტატისტიკური მეთოდების უმრავლესობა პარამეტრიულია, ხოლო პარამეტრულ ტესტებს, ზოგადად, უფრო მაღალი აქვთ სტატისტიკური ძალა. თუ მონაცემების ერთობლიობაზე შეუძლებელია დაშვება, შეიძლება გამოყენებულ იქნას არაპამეტრიული ტესტები. აქ გაეცნობით ორ პარამეტრულ და ორ არამპარამეტულ სტატისტიკურ ტესტს.
პარამეტრიული ტესტი დამოუკიდებელ ზომებზე ორ ჯგუფს შორის: t- ტესტი
•••ბრენდი X სურათები / ბრენდი X სურათები / გეტის სურათები
T- ტესტი გამოიყენება მონაცემთა შედარების ორი მონაცემების საშუალების შედარებისას, როდესაც მონაცემები ჩვეულებრივ ნაწილდება. მონაცემთა ორი ჯგუფი ერთმანეთისგან დამოუკიდებელი უნდა იყოს. T სტატისტიკა უდრის სხვაობას ჯგუფის საშუალებებს შორის, რომელიც იყოფა ჯგუფის საშუალებებს შორის სხვაობის სტანდარტულ შეცდომაზე.
პარამეტრული კორელაციის ტესტი: პირსონი
•••Thinkstock სურათები / Comstock / გეტის სურათები
ორ ცვლადს შორის კორელაციის გაზომვის საერთო პარამეტრიული მეთოდი არის Pearson Product-Moment Correlation. ორი ცვლადი x და y ჩვეულებრივ უნდა განაწილდეს. გამოითვლება ცვლადების საშუალებები და ვარიანტები. ამის შემდეგ, კორელაცია შეიძლება გამოითვალოს, როგორც კოვარიარიზმი ორ ცვლადს შორის დაყოფილი მათი სტანდარტული გადახრების პროდუქტის მიხედვით.
არაპარამეტრიული კორელაციის ტესტი: სპირმენი
•••Goodshoot / Goodshoot / გეტის სურათები
სპირმანის რანგის კორელაციის კოეფიციენტი მსგავსია პირსონის კოეფიციენტისა, მაგრამ გამოიყენება, როდესაც მონაცემები რიგობითია (ჩვეულებრივ კატეგორიული მონაცემები, შეიქმნა პოზიცია გარკვეულ მასშტაბზე) ვიდრე ინტერვალი (მონაცემები იზომება მასშტაბით, სადაც ყველა მონაცემთა წერტილი თანაბრად დაშორებულია ერთიდან სხვა). ეს ტესტი არსებითად მუშაობს ისევე, როგორც პირსონის კორელაციის ტესტი, მხოლოდ მონაცემები უნდა იყოს რეიტინგული.
არამპარამეტრიული ტესტი დამოუკიდებელი ზომებისთვის ორ ჯგუფს შორის: მენ-უიტნის ტესტი
•••ჯონ ფოქსი / სტოკბიტი / გეტის სურათები
Mann-Whitney Test გამოიყენება რიგითი (ამრიგად, არაპამეტრიული) მონაცემების ორ ჯგუფს შორის საშუალებების შედარების მიზნით. მან-უიტნის სტატისტიკური მონაცემები (U) გამოითვლება ყველა მონაცემის (ქულების) წოდებრიობის მიხედვით. შემდეგ, U არის ექსპერიმენტული ჯგუფის ქულების რიცხვი, რომლებიც საკონტროლო ჯგუფის თითოეულზე ნაკლებია.