W statystyce metodologie parametryczne i nieparametryczne odnoszą się do tych, w których zestaw danych ma normalny vs. rozkład inny niż normalny. Testy parametryczne wprowadzają pewne założenia dotyczące zbioru danych; mianowicie, że dane pochodzą z populacji o określonym (normalnym) rozkładzie. Testy nieparametryczne zawierają mniej założeń dotyczących zbioru danych. Większość elementarnych metod statystycznych ma charakter parametryczny, a testy parametryczne mają na ogół wyższą moc statystyczną. Jeśli nie można poczynić niezbędnych założeń dotyczących zbioru danych, można zastosować testy nieparametryczne. Tutaj zapoznasz się z dwoma parametrycznymi i dwoma nieparametrycznymi testami statystycznymi.
Test parametryczny dla niezależnych pomiarów między dwiema grupami: test t
•••Zdjęcia marki X/zdjęcia marki X/zdjęcia Getty
Test t służy do porównania średnich z dwóch zestawów danych, gdy dane mają rozkład normalny. Dwie grupy danych muszą być od siebie niezależne. Statystyka t jest równa różnicy między średnimi grupowymi podzielonej przez błąd standardowy różnicy między średnimi grupowymi.
Test korelacji parametrycznej: Pearson
•••Obrazy Thinkstock/Comstock/Getty Images
Powszechną parametryczną metodą pomiaru korelacji między dwiema zmiennymi jest korelacja momentu produktu Pearsona. Każda z dwóch zmiennych, x i y, musi mieć rozkład normalny. Oblicza się średnie i wariancje zmiennych. Następnie korelację można obliczyć jako kowariancję między dwiema zmiennymi podzieloną przez iloczyn ich odchyleń standardowych.
Test korelacji nieparametrycznej: Spearman
•••Goodshoot/Goodshoot/Getty Images
Współczynnik korelacji rang Spearmana jest podobny do współczynnika Pearsona, ale jest używany, gdy dane są porządkowe (zazwyczaj dane kategoryczne, ustawić w pozycji na jakiejś skali) zamiast interwału (dane mierzone wzdłuż skali, w której wszystkie punkty danych są w równej odległości od jednego inne). Ten test zasadniczo działa w taki sam sposób jak test korelacji Pearsona, tylko dane muszą być najpierw uszeregowane.
Test nieparametryczny dla niezależnych pomiarów między dwiema grupami: test Manna-Whitneya
•••John Foxx/Stockbyte/Getty Images
Test Manna-Whitneya służy do porównania średnich między dwiema grupami danych porządkowych (a więc nieparametrycznych). Statystyka Manna-Whitneya (U) jest obliczana poprzez ułożenie wszystkich danych (wyników) w porządku rangowym. Następnie U jest sumą liczby wyników z grupy eksperymentalnej, które są mniejsze niż każda z grupy kontrolnej.
