ในสถิติ วิธีการแบบพาราเมตริกและแบบไม่ใช้พารามิเตอร์หมายถึงวิธีที่ชุดข้อมูลมีค่าระหว่างค่าปกติกับค่าปกติ การกระจายแบบไม่ปกติตามลำดับ การทดสอบพารามิเตอร์สร้างสมมติฐานบางอย่างเกี่ยวกับชุดข้อมูล กล่าวคือข้อมูลที่ดึงมาจากประชากรที่มีการแจกแจงแบบปกติ (ปกติ) การทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์ทำให้มีสมมติฐานเกี่ยวกับชุดข้อมูลน้อยลง วิธีการทางสถิติเบื้องต้นส่วนใหญ่เป็นแบบพาราเมตริก และการทดสอบแบบพาราเมตริกโดยทั่วไปมีอำนาจทางสถิติสูงกว่า หากไม่สามารถตั้งสมมติฐานที่จำเป็นเกี่ยวกับชุดข้อมูลได้ สามารถใช้การทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์ได้ ที่นี่ คุณจะได้รู้จักกับการทดสอบทางสถิติแบบพารามิเตอร์สองแบบและแบบไม่ใช้พารามิเตอร์สองแบบ
การทดสอบพารามิเตอร์สำหรับการวัดอิสระระหว่างสองกลุ่ม: t-test
•••รูปภาพแบรนด์ X / รูปภาพแบรนด์ X / รูปภาพ Getty
การทดสอบ t ใช้เพื่อเปรียบเทียบระหว่างวิธีการของชุดข้อมูลสองชุด เมื่อข้อมูลมีการกระจายตามปกติ ข้อมูลสองกลุ่มต้องเป็นอิสระจากกัน สถิติ t เท่ากับผลต่างระหว่างค่าเฉลี่ยกลุ่มหารด้วยค่าคลาดเคลื่อนมาตรฐานของความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยกลุ่ม
การทดสอบสหสัมพันธ์พารามิเตอร์: Pearson
•••รูปภาพ Thinkstock / รูปภาพ Comstock / Getty
วิธีพาราเมตริกทั่วไปในการวัดความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรคือ ความสัมพันธ์ระหว่างผลิตภัณฑ์กับช่วงเวลาของเพียร์สัน ตัวแปรสองตัวคือ x และ y แต่ละตัวต้องมีการแจกแจงแบบปกติ คำนวณค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนของตัวแปร จากนั้น สามารถคำนวณสหสัมพันธ์เป็นความแปรปรวนร่วมระหว่างตัวแปรสองตัวหารด้วยผลคูณของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
การทดสอบสหสัมพันธ์แบบไม่อิงพารามิเตอร์: Spearman
•••รูปภาพ Goodshoot/Goodshoot/GettyGetty
สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อันดับสเปียร์แมนคล้ายกับสัมประสิทธิ์เพียร์สัน แต่ใช้เมื่อข้อมูลเป็นลำดับ (โดยปกติคือข้อมูลเชิงหมวดหมู่ กำหนดเป็นตำแหน่งบนมาตราส่วนบางประเภท) แทนที่จะเป็นช่วง (ข้อมูลที่วัดตามมาตราส่วนโดยที่จุดข้อมูลทั้งหมดอยู่ห่างจากจุดเดียวเท่ากัน อื่นๆ) การทดสอบนี้ทำงานในลักษณะเดียวกับการทดสอบ Pearson Correlation โดยจะต้องจัดลำดับข้อมูลก่อนเท่านั้น
การทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์สำหรับการวัดอิสระระหว่างสองกลุ่ม: การทดสอบ Mann-Whitney
•••รูปภาพของ John Foxx / Stockbyte / Getty
การทดสอบ Mann-Whitney ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่างข้อมูลลำดับ (ซึ่งไม่ใช่พารามิเตอร์) สองกลุ่ม สถิติ Mann-Whitney (U) คำนวณโดยการใส่ข้อมูลทั้งหมด (คะแนน) ลงในลำดับอันดับ จากนั้น U คือผลรวมของจำนวนคะแนนจากกลุ่มทดสอบที่น้อยกว่าแต่ละกลุ่มควบคุม