På den annen side er den ikke-parametriske testen en der forskeren ikke har noen anelse om populasjonsparameteren. Så ta en full les av denne artikkelen, for å vite de betydelige forskjellene mellom parametrisk og ikke-parametrisk test.
Sammenligningstabel
| Grunnlag for sammenligning | Parametrisk test | Nonparametrisk test |
|---|---|---|
| Betydning | En statistisk test, der spesifikke forutsetninger er gjort om populasjonsparameteren, kalles parametrisk test. | En statistisk test som brukes i tilfelle ikke-metriske uavhengige variabler, kalles ikke-parametrisk test. |
| Grunnlag for teststatistikk | Fordeling | Vilkårlig |
| Måle nivå | Intervall eller forhold | Nominell eller ordinær |
| Tiltak av sentral tendens | Mener | median |
| Informasjon om befolkning | Helt kjent | Utilgjengelig |
| Gyldighet | variabler | Variabler og attributter |
| Korrelasjonstest | Pearson | Spearman |
Definisjon av Parametrisk Test
Den parametriske testen er hypotesetesten som gir generaliseringer for å gjøre uttalelser om gjennomsnittet av foreldrepopulasjonen. En t-test basert på Studentens t-statistikk, som ofte brukes i denne forbindelse.
T-statistikken hviler på den underliggende antagelsen om at det er normal fordeling av variabel og gjennomsnittet i kjent eller antatt å være kjent. Befolkningsvarianansen beregnes for prøven. Det antas at variablene av interesse, i befolkningen, måles på en intervallskala.
Definisjon av ikke-parametrisk test
Den nonparametriske testen er definert som hypotesetesten, som ikke er basert på underliggende forutsetninger, det vil si at det ikke krever at befolkningens distribusjon skal betegnes av bestemte parametere.
Testen er hovedsakelig basert på forskjeller i medianer. Derfor er det vekselvis kjent som distribusjonsfri test. Testen forutsetter at variablene måles på nominelt eller ordinært nivå. Den brukes når de uavhengige variablene er ikke-metriske.
Viktige forskjeller mellom parametriske og nonparametriske test
De grunnleggende forskjellene mellom parametrisk og nonparametrisk test diskuteres i følgende punkter:
- En statistisk test, der spesifikke forutsetninger er gjort om populasjonsparameteren, kalles parametriske testen. En statistisk test som brukes i tilfelle ikke-metriske uavhengige variabler kalles ikke-parametrisk test.
- I den parametriske testen er teststatistikken basert på distribusjon. På den annen side er teststatistikken vilkårlig i tilfelle den ikke-parametriske testen.
- I den parametriske testen antas det at måling av variabler av interesse er utført på intervall eller forholdsnivå. I motsetning til den ikke-parametriske testen, hvor variabelen av interesse er målt på nominell eller ordinær skala.
- Generelt er målet for sentral tendens i den parametriske testen gjennomsnittlig, mens i tilfelle av den ikke-parametriske testen er median.
- I den parametriske testen er det fullstendig informasjon om befolkningen. Omvendt, i den ikke-parametriske testen, er det ingen informasjon om befolkningen.
- Anvendbarheten av parametrisk test gjelder kun variabler, mens ikke-parametrisk test gjelder for begge variabler og attributter.
- For å måle graden av tilknytning mellom to kvantitative variabler, brukes Pearson korrelasjonskoeffisient i den parametriske testen, mens spearmans rangkorrelasjon brukes i den ikke-parametriske testen.
Hypotesetest Hierarki
Ekvivalente tester
| Parametrisk test | Ikke-parametrisk test |
|---|---|
| Uavhengig prøveprøve | Mann-Whitney test |
| Paret prøver t-test | Wilcoxon signert Rangtest |
| Én måte variansanalyse (ANOVA) | Kruskal Wallis Test |
| Én måte gjentatte tiltak Analyse av variasjon | Friedmans ANOVA |
Konklusjon
Å velge mellom parametrisk og ikke-parametrisk test er ikke lett for en forsker som utfører statistisk analyse. For å utføre hypotesen, hvis informasjonen om befolkningen er helt kjent, ved hjelp av parametere, er testen sies å være parametrisk test, mens hvis det ikke er noen kunnskap om befolkningen og det er nødvendig for å teste hypotesen om befolkningen, så test utført regnes som den ikke-parametriske testen.
