Parametarski naspram neparametarskih
Statistika je jedna grana studija koja nam omogućuje razumijevanje dinamike populacije pomoću uzoraka izvučenih iz određene populacije od interesa. Bitno je da ti uzorci budu slučajni. Mnoge formule stvorene su uz uključivanje matematike kako bi se donijeli zaključci o parametrima populacije. Naravno, bilo koja populacija može imati "normalnu distribuciju" gdje disperzija podataka/uzoraka ima oblik zvona na grafikonu frekvencije. U normalnoj distribuciji, većina uzoraka se koncentrira oko srednje vrijednosti, a 68%, 95%, 99% podataka nalazi se unutar 1, 2, odnosno 3 standardne devijacije. Parametarska i neparametarska statistika ovise o tome uzima li se u obzir normalna distribucija.
Što je parametarska statistika?
Parametrijska statistika je statistika u kojoj se podaci/uzorci smatraju izvučenim iz normalne distribucije. Definicija parametarske statistike je "statistika koja pretpostavlja da su podaci došli iz vrste distribucije vjerojatnosti i donosi zaključke o parametrima distribucije". Većina poznatih elementarnih statističkih metoda pripada ovoj skupini. U stvarnosti, oni možda nisu normalno raspoređeni. Stoga se ova vrsta statistike temelji na više pretpostavki. Ako su podaci/uzorci normalno raspodijeljeni ili gotovo normalno raspodijeljeni, formule mogu dati točne rezultate i zaključke. Međutim, ako je pretpostavka o normalnoj distribuciji pogrešna, parametarska statistika može dovesti u zabludu.
Što je neparametarska statistika?
Neparametarska statistika poznata je i kao statistika bez distribucije. Prednost ove vrste statistike je u tome što ne mora donositi pretpostavke kao što je to ranije bilo s parametrima. Neparametarski statistički izračuni obraćaju pažnju na medijane nego na srednje vrijednosti. Stoga, ako jedan ili dva odstupaju od srednje vrijednosti, njihov se učinak zanemaruje. Općenito, parametarska statistika je poželjnija od ove jer ima veću moć odbaciti lažnu hipotezu od neparametarske metode. Jedan od najpoznatijih neparametarskih testova je hi-kvadrat test. Postoje neparametrijski analozi za neke parametarske testove kao što su Wilcoxonov T test za t-test uparenog uzorka, Mann-Whitneyev U test za t-test nezavisnih uzoraka, Spearmanova korelacija za Pearsonovu korelaciju itd. Za jedan t-test uzorka ne postoji usporedivi neparametarski test.
Koja je razlika između parametarskih i neparametarskih?
• Parametarska statistika ovisi o normalnoj distribuciji, ali neparametarska statistika ne ovisi o normalnoj distribuciji.
• Parametarska statistika donosi više pretpostavki od neparametarske statistike.
• Parametrijska statistika koristi jednostavnije formule u usporedbi s neparametrijskom statistikom.
• Kada se vjeruje da je populacija normalno raspoređena ili približno normalno raspoređena, parametarska statistika je najbolja za upotrebu. Ako nije, najbolje je koristiti neparametarsku metodu.
• Većina opće poznatih elementarnih statističkih metoda spada u parametarsku statistiku. Neparametarska statistika štedljivo se koristi i primjenjuje u posebnim slučajevima.
