В статистике параметрические и непараметрические методологии относятся к методикам, в которых набор данных имеет нормальный и непараметрический значения. ненормальное распределение соответственно. Параметрические тесты делают определенные предположения о наборе данных; а именно, что данные взяты из популяции с определенным (нормальным) распределением. Непараметрические тесты делают меньше предположений о наборе данных. Большинство элементарных статистических методов являются параметрическими, и параметрические тесты обычно имеют более высокую статистическую мощность. Если нельзя сделать необходимые предположения о наборе данных, можно использовать непараметрические тесты. Здесь вы познакомитесь с двумя параметрическими и двумя непараметрическими статистическими тестами.
Параметрический тест для независимых измерений между двумя группами: t-тест
•••Изображения бренда X / Изображения бренда X / Getty Images
T-тест используется для сравнения средних значений двух наборов данных при нормальном распределении данных. Две группы данных должны быть независимыми друг от друга. Статистика t равна разнице между средними значениями группы, деленная на стандартную ошибку разницы между средними значениями группы.
Параметрический корреляционный тест: Пирсон
•••Thinkstock Images / Comstock / Getty Images
Распространенным параметрическим методом измерения корреляции между двумя переменными является корреляция продукта-момента Пирсона. Каждая из двух переменных, x и y, должна иметь нормальное распределение. Рассчитываются средние и дисперсии переменных. Затем корреляцию можно рассчитать как ковариацию между двумя переменными, деленную на произведение их стандартных отклонений.
Тест непараметрической корреляции: Спирмен
•••Goodshoot / Goodshoot / Getty Images
Коэффициент корреляции рангов Спирмена аналогичен коэффициенту Пирсона, но используется, когда данные являются порядковыми (обычно категориальные данные, установлен в положение на какой-то шкале), а не интервал (данные, измеренные по шкале, где все точки данных находятся на одинаковом расстоянии от одной Другой). Этот тест, по сути, работает так же, как тест корреляции Пирсона, только данные должны быть сначала ранжированы.
Непараметрический тест для независимых измерений между двумя группами: тест Манна-Уитни
•••Джон Фокс / Stockbyte / Getty Images
Тест Манна-Уитни используется для сравнения средних значений двух групп порядковых (таким образом, непараметрических) данных. Статистика Манна-Уитни (U) рассчитывается путем размещения всех данных (оценок) в порядке ранжирования. Тогда U - это сумма количества баллов экспериментальной группы, которые меньше, чем каждая из контрольной группы.