În statistici, metodologiile parametrice și neparametrice se referă la cele în care un set de date are un raport vs. o distribuție non-normală, respectiv. Testele parametrice fac anumite ipoteze despre un set de date; și anume că datele sunt extrase dintr-o populație cu o distribuție specifică (normală). Testele non-parametrice fac mai puține ipoteze cu privire la setul de date. Majoritatea metodelor statistice elementare sunt parametrice, iar testele parametrice au, în general, o putere statistică mai mare. Dacă nu pot fi făcute ipotezele necesare cu privire la un set de date, pot fi utilizate teste non-parametrice. Aici, veți fi introdus la două teste statistice parametrice și două non-parametrice statistice.
Test parametric pentru măsuri independente între două grupuri: test t
•••Poze Brand X / Poze Brand X / Getty Images
Un test t este folosit pentru a compara între mijloacele a două seturi de date, atunci când datele sunt distribuite în mod normal. Cele două grupuri de date trebuie să fie independente unul de celălalt. Statistica t este egală cu diferența dintre mediile de grup împărțite la eroarea standard a diferenței dintre mediile de grup.
Test de corelație parametrică: Pearson
•••Thinkstock Images / Comstock / Getty Images
O metodă parametrică comună de măsurare a corelației dintre două variabile este Corelația Pearson Produs-Moment. Cele două variabile, x și y, trebuie distribuite fiecare în mod normal. Se calculează media și variațiile variabilelor. Apoi, corelația poate fi calculată ca covarianță între cele două variabile împărțite la produsul abaterilor standard.
Test de corelație non-parametrică: Spearman
•••Goodshoot / Goodshoot / Getty Images
Coeficientul de corelație Spearman Rank este similar cu coeficientul Pearson, dar este utilizat atunci când datele sunt ordinale (de obicei date categorice, plasat într-o poziție pe un fel de scară) mai degrabă decât în interval (date măsurate de-a lungul unei scări în care toate punctele de date sunt echidistante de una un alt). Acest test funcționează în esență la fel ca testul de corelație Pearson, doar datele trebuie mai întâi clasificate.
Test non-parametric pentru măsuri independente între două grupuri: testul Mann-Whitney
•••John Foxx / Stockbyte / Getty Images
Testul Mann-Whitney este utilizat pentru a compara mediile dintre două grupuri de date ordinale (deci, non-parametrice). Statistica Mann-Whitney (U) este calculată prin plasarea tuturor datelor (scorurilor) în ordinea rangului. Apoi, U este suma numerelor de scoruri din grupul experimental care sunt mai mici decât fiecare dintr-un grup de control.