Kaj so parametrični in neparametrični testi?

V statistiki se parametrične in neparametrične metodologije nanašajo na tiste, pri katerih ima niz podatkov normalno vs. nenormalna porazdelitev. Parametrični testi določajo nekatere predpostavke o naboru podatkov; namreč, da se podatki črpajo iz populacije s specifično (normalno) porazdelitvijo. Neparametrični testi naredijo manj predpostavk o naboru podatkov. Večina osnovnih statističnih metod je parametričnih, parametrični testi pa imajo na splošno večjo statistično moč. Če o naboru podatkov ni mogoče predvideti potrebnih predpostavk, lahko uporabimo neparametrične teste. Tu se boste seznanili z dvema parametričnima in dvema neparametričnima statističnima testoma.

Parametrični test za neodvisne ukrepe med dvema skupinama: t-test

To je deklica, ki se uči dodajati.

•••Znamka X Slike / Znamka X Slike / Getty Images

T-test se uporablja za primerjavo med sredstvi dveh naborov podatkov, kadar so podatki običajno porazdeljeni. Dve skupini podatkov morata biti neodvisni drug od drugega. Statistika t je enaka razliki med sredstvi skupine, deljeno s standardno napako razlike med sredstvi skupine.

instagram story viewer

Parametrični korelacijski test: Pearson

To je graf, ki prikazuje statistične podatke.

•••Thinkstock Images / Comstock / Getty Images

Skupna parametrična metoda merjenja korelacije med dvema spremenljivkama je Pearsonova korelacija izdelka in trenutka. Obe spremenljivki, x in y, morata biti običajno porazdeljeni. Izračuna se povprečje in variance spremenljivk. Nato lahko korelacijo izračunamo kot kovarianco med dvema spremenljivkama, deljeno z zmnožkom njihovih standardnih odklonov.

Neparametrični korelacijski test: Spearman

To je človek, ki analizira statistične podatke.

•••Goodshoot / Goodshoot / Getty Images

Koeficient korelacije Spearmanovega ranga je podoben Pearsonovemu koeficientu, vendar se uporablja, kadar so podatki redni (običajno kategorični podatki, postavljen v položaj na nekakšni lestvici) in ne interval (podatki, merjeni vzdolž lestvice, kjer so vse podatkovne točke enako oddaljene od ene drugo). Ta test v bistvu deluje enako kot test Pearsonove korelacije, le podatke je treba najprej razvrstiti.

Neparametarski test za neodvisne ukrepe med dvema skupinama: Mann-Whitneyev test

Obstaja veliko vrst podatkov in s tem veliko različnih statističnih metod.

•••John Foxx / Stockbyte / Getty Images

Mann-Whitneyev test se uporablja za primerjavo sredstev med dvema skupinama rednih (torej neparametričnih) podatkov. Mann-Whitneyjeva statistika (U) se izračuna tako, da se vsi podatki (ocene) postavijo v vrstni red. Nato je U vsota števila točk iz eksperimentalne skupine, ki so manjše od vsake kontrolne skupine.

Teachs.ru
  • Deliti
instagram viewer