I statistik hänvisar parametriska och icke-parametriska metoder till de där en uppsättning data har en normal vs. en icke-normal distribution, respektive. Parametriska tester gör vissa antaganden om en datamängd; nämligen att uppgifterna hämtas från en population med en specifik (normal) fördelning. Icke-parametriska tester gör färre antaganden om datamängden. Majoriteten av elementära statistiska metoder är parametriska och parametriska test har i allmänhet högre statistisk kraft. Om nödvändiga antaganden inte kan göras om en datamängd kan icke-parametriska tester användas. Här kommer du att presenteras för två parametriska och två icke-parametriska statistiska tester.
Parametriskt test för oberoende åtgärder mellan två grupper: t-test
•••Brand X Pictures / Brand X Pictures / Getty Images
Ett t-test används för att jämföra mellan medel för två datamängder, när data normalt distribueras. De två datagrupperna måste vara oberoende av varandra. T-statistiken är lika med skillnaden mellan gruppmedlen dividerat med standardfelet för skillnaden mellan gruppmedlen.
Parametrisk korrelationstest: Pearson
•••Thinkstock Images / Comstock / Getty Images
En vanlig parametrisk metod för att mäta korrelation mellan två variabler är Pearson Product-Moment Correlation. De två variablerna, x och y, måste var och en vara normalfördelad. Variablernas medel och avvikelser beräknas. Därefter kan korrelationen beräknas som kovariansen mellan de två variablerna dividerat med produkten av deras standardavvikelser.
Icke-parametrisk korrelationstest: Spearman
•••Goodshoot / Goodshoot / Getty Images
Spearman Rank-korrelationskoefficienten liknar Pearson-koefficienten, men används när data är ordinarie (vanligtvis kategoriska data, ställa in en position på någon form av skala) snarare än intervall (data mätt längs en skala där alla datapunkter är lika långt från en annan). Detta test fungerar i huvudsak på samma sätt som Pearson Correlation-testet, bara data måste först rankas.
Icke-parametriskt test för oberoende åtgärder mellan två grupper: Mann-Whitney-test
•••John Foxx / Stockbyte / Getty Images
Mann-Whitney-testet används för att jämföra medel mellan två grupper av ordinala (alltså icke-parametriska) data. Mann-Whitney-statistiken (U) beräknas genom att placera all data (poäng) i rangordning. Då är U summan av antalet poäng från experimentgruppen som är mindre än var och en av en kontrollgrupp.