I statistikk refererer parametriske og ikke-parametriske metoder til de der et datasett har en normal vs. en ikke-normal fordeling, henholdsvis. Parametriske tester gir visse antakelser om et datasett; nemlig at dataene hentes fra en populasjon med en spesifikk (normal) fordeling. Ikke-parametriske tester gir færre antagelser om datasettet. Flertallet av elementære statistiske metoder er parametriske, og parametriske tester har generelt høyere statistisk kraft. Hvis ikke de nødvendige antagelsene om et datasett kan brukes, kan ikke-parametriske tester brukes. Her vil du bli introdusert for to parametriske og to ikke-parametriske statistiske tester.
Parametrisk test for uavhengige tiltak mellom to grupper: t-test
•••Brand X Pictures / Brand X Pictures / Getty Images
En t-test brukes til å sammenligne mellom midlene til to datasett, når dataene normalt distribueres. De to datagruppene må være uavhengige av hverandre. T-statistikken er lik forskjellen mellom gruppemidlene delt på standardfeilen til forskjellen mellom gruppemidlene.
Parametrisk korrelasjonstest: Pearson
•••Thinkstock Images / Comstock / Getty Images
En vanlig parametrisk metode for å måle korrelasjon mellom to variabler er Pearson Product-Moment Correlation. De to variablene, x og y, må hver være normalt fordelt. Midlene og avvikene til variablene beregnes. Deretter kan korrelasjonen beregnes som kovariansen mellom de to variablene delt på produktet av deres standardavvik.
Ikke-parametrisk korrelasjonstest: Spearman
•••Goodshoot / Goodshoot / Getty Images
Spearman Rank-korrelasjonskoeffisienten ligner Pearson-koeffisienten, men brukes når data er ordinære (vanligvis kategoriske data, satt i en posisjon på en slags skala) i stedet for intervall (data målt langs en skala der alle datapunktene er like langt fra ett en annen). Denne testen fungerer i hovedsak på samme måte som Pearson Correlation-testen, bare dataene må først rangeres.
Ikke-parametrisk test for uavhengige tiltak mellom to grupper: Mann-Whitney-test
•••John Foxx / Stockbyte / Getty Images
Mann-Whitney Test brukes til å sammenligne middel mellom to grupper av ordinære (dermed ikke-parametriske) data. Mann-Whitney-statistikken (U) beregnes ved å sette alle dataene (poengene) i rangorden. Deretter er U summen av antall poeng fra eksperimentgruppen som er mindre enn hver av en kontrollgruppe.