Verschil tussen parametrische en niet-parametrische test

Om de generalisatie over de populatie uit het monster te maken, worden statistische tests gebruikt. Een statistische toets is een formele techniek die vertrouwt op de kansverdeling, voor het bereiken van de conclusie over de redelijkheid van de hypothese. Deze hypothetische testen met betrekking tot verschillen worden geclassificeerd als parametrische en niet-parametrische tests parametrische test is er een die informatie heeft over de populatieparameter.

Aan de andere kant, de niet-parametrische test is er een waar de onderzoeker geen idee heeft over de populatieparameter. Dus, lees een volledig artikel van dit artikel, om de significante verschillen tussen parametrische en niet-parametrische tests te kennen.

Inhoud: parametrische test versus niet-parametrische test

Vergelijkingstabel

Basis voor vergelijking	Parametrische test	Niet-parametrische test
Betekenis	Een statistische test, waarin specifieke aannames worden gedaan over de populatieparameter, staat bekend als parametrische test.	Een statistische test die wordt gebruikt in het geval van niet-metrische onafhankelijke variabelen, wordt niet-parametrische test genoemd.
Basis van teststatistiek	Distributie	arbitrair
Meetniveau	Interval of ratio	Nominaal of ordinaal
Maat van centrale neiging	Gemiddelde	Mediaan
Informatie over bevolking	Volledig bekend	Niet beschikbaar
toepasselijkheid	Variabelen	Variabelen en kenmerken
Correlatietest	Pearson	Spearman

Definitie van parametrische test

De parametrische test is de hypothesetest die generalisaties biedt voor het maken van uitspraken over het gemiddelde van de ouderpopulatie. Een t-toets gebaseerd op Student's t-statistiek, die in dit opzicht vaak wordt gebruikt.

De t-statistiek berust op de onderliggende veronderstelling dat de normale verdeling van de variabele en het gemiddelde in bekende of veronderstelde bekend is. De populatievariantie wordt berekend voor het monster. Aangenomen wordt dat de variabelen van interesse, in de populatie, worden gemeten op een intervalschaal.

Definitie van niet-parametrische test

De niet-parametrische test is gedefinieerd als de hypothesetest die niet gebaseerd is op onderliggende veronderstellingen, d.w.z. dat het niet vereist dat populatie-verdeling wordt aangegeven door specifieke parameters.

De test is voornamelijk gebaseerd op verschillen in medianen. Vandaar dat het afwisselend bekend staat als de distributievrije test. De test gaat ervan uit dat de variabelen op een nominaal of ordinaal niveau worden gemeten. Het wordt gebruikt als de onafhankelijke variabelen niet-metrisch zijn.

Belangrijkste verschillen tussen parametrische en niet-parametrische tests

De fundamentele verschillen tussen parametrische en niet-parametrische testen worden besproken in de volgende punten:

Een statistische test, waarbij specifieke aannames worden gedaan over de populatieparameter, wordt de parametrische test genoemd. Een statistische test die wordt gebruikt in het geval van niet-metrische onafhankelijke variabelen, wordt niet-parametrische test genoemd.
In de parametrische test is de teststatistiek gebaseerd op distributie. Aan de andere kant is de teststatistiek arbitrair in het geval van de niet-parametrische test.
In de parametrische test wordt verondersteld dat de meting van variabelen van belang gebeurt op interval of verhoudingsniveau. In tegenstelling tot de niet-parametrische test, waarbij de variabele van belang op nominale of ordinale schaal wordt gemeten.
In het algemeen is de maat voor de centrale tendens in de parametrische test gemiddeld, terwijl in het geval van de niet-parametrische test de mediaan.
In de parametrische test is er volledige informatie over de populatie. Omgekeerd is er in de niet-parametrische test geen informatie over de populatie.
De toepasbaarheid van parametrische tests is alleen voor variabelen, terwijl niet-parametrische test van toepassing is op zowel variabelen als attributen.
Voor het meten van de mate van associatie tussen twee kwantitatieve variabelen, Pearson's correlatiecoëfficiënt wordt gebruikt in de parametrische test, terwijl spearman's rangcorrelatie wordt gebruikt in de niet-parametrische test.

Hypothese test hiërarchie

Equivalente tests

Parametrische test	Niet-parametrische test
Onafhankelijke monstertest	Mann-Whitney-test
Gepaarde monsters t-test	Wilcoxon heeft de rangtest ondertekend
One way Analysis of Variance (ANOVA)	Kruskal Wallis-test
Eén manier herhaalde metingen Analyse van variantie	Friedman's ANOVA

Conclusie

Het maken van een keuze tussen parametrische en de niet-parametrische test is niet eenvoudig voor een onderzoeker die een statistische analyse uitvoert. Voor het uitvoeren van de hypothese is, als de informatie over de populatie volledig bekend is, door middel van parameters, de test parametrische test genoemd, terwijl, als er geen kennis over de populatie is en het nodig is om de hypothese over de populatie te testen, de uitgevoerde test wordt beschouwd als de niet-parametrische test.

Opleiding