Parametrisks pret parametriem
Statistika ir viena pētījumu nozare, kas ļauj mums saprast populācijas dinamiku, izmantojot paraugus, kas ņemti no noteiktas interesējošās populācijas. Ir svarīgi, lai šie paraugi būtu nejauši. Daudzas formulas ir izveidotas, iekļaujot matemātiku, lai izdarītu secinājumus par populācijas parametriem. Protams, jebkurai populācijai var būt “normāls sadalījums”, kur datu / paraugu izkliedēšanai frekvences diagrammā ir zvana forma. Normālā sadalījumā lielākā daļa paraugu koncentrējas ap vidējo un 68%, 95%, 99% datu ir atrodami attiecīgi 1, 2 un 3 standartnovirzēs. Parametriskā un neparametriskā statistika ir atkarīga no tā, vai tiek ņemts vērā normālais sadalījums.
Kas ir parametru statistika?
Parametriskā statistika ir statistika, kurā dati / izlases tiek uzskatītas par iegūtām no normāla sadalījuma. Parametriskās statistikas definīcija ir “statistika, kas pieņem, ka dati ir iegūti no varbūtības sadalījuma veida, un izdara secinājumus par sadalījuma parametriem”. Lielākā daļa zināmo statistikas pamatmetožu pieder šai grupai. Patiesībā tie var nebūt normāli izplatīti. Tādēļ šī statistikas veida pamatā ir vairāk pieņēmumu. Ja dati / paraugi tiek izplatīti parasti vai gandrīz normāli, formulas var sniegt precīzus rezultātus un secinājumus. Tomēr, ja pieņēmums par normālu sadalījumu ir nepareizs, parametru statistika varētu būt diezgan maldinoša.
Kas ir parametru statistika?
Neparametriskā statistika ir pazīstama arī kā statistika bez izplatīšanas. Šī statistikas veida priekšrocība ir tā, ka tam nav jāpieņem pieņēmums, kāds iepriekš tika izdarīts ar parametriem. Neparametriskie statistikas aprēķini pievērš uzmanību mediāniem, nevis vidējiem. Tāpēc, ja viens vai divi novirzās no vidējās vērtības, to ietekme tiek atstāta novārtā. Parasti parametriskajai statistikai tiek dota priekšroka, jo tai ir lielāka vara noraidīt nepatiesu hipotēzi nekā neparametriskai metodei. Viens no vispazīstamākajiem bezparametriskajiem testiem ir Chi-square tests. Dažiem parametru testiem ir neparametriski analogi, piemēram, Wilcoxon T tests pāra parauga t-testam, Mann-Whitney U tests neatkarīgiem paraugiem t-tests, Spearmana korelācija Pīrsona korelācijai utt. Vienam parauga t-testam nav salīdzināms parametru tests.
Kāda ir atšķirība starp parametriem un parametriem?
• Parametriskā statistika ir atkarīga no normālā sadalījuma, bet parametru statistika nav atkarīga no normālā sadalījuma.
• Parametriskajā statistikā ir vairāk pieņēmumu nekā parametriskajā statistikā.
• Parametriskajā statistikā tiek izmantotas vienkāršākas formulas, salīdzinot ar parametriem, kas nav parametri.
• Ja tiek uzskatīts, ka populācija ir normāli sadalīta vai ir tuvu normālai izplatībai, vislabāk izmantot parametrisko statistiku. Ja nē, vislabāk ir izmantot neparametrisku metodi.
• Lielākā daļa vispārzināmo elementārās statistikas metožu pieder parametriskajai statistikai. Neparametriskā statistika tiek taupīgi izmantota un piemērota īpašiem gadījumiem.
