Parametrisks pret neparametrisku
Statistika ir viena pētījumu nozare, kas ļauj izprast populācijas dinamiku, izmantojot paraugus, kas ņemti no noteiktas interesējošās kopas. 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/izlases izkliedei frekvenču grafikā ir zvana forma. Normālā sadalījumā lielākā daļa paraugu koncentrējas ap vidējo un 68%, 95%, 99% datu ir attiecīgi 1, 2 un 3 standartnovirzes robežās. Parametriskā un neparametriskā statistika ir atkarīga no tā, vai tiek ņemts vērā normālais sadalījums.
Kas ir parametriskā statistika?
Parametriskā statistika ir statistika, kurā dati/paraugi tiek uzskatīti par iegūtiem no normāla sadalījuma. Parametriskās statistikas definīcija ir “statistika, kas pieņem, ka dati ir iegūti no kāda veida varbūtības sadalījuma, un izdara secinājumus par sadalījuma parametriem”. Šai grupai pieder lielākā daļa zināmo elementārās statistikas metožu. Patiesībā tie var nebūt normāli izplatīti. Tāpēc šis statistikas veids ir balstīts uz vairākiem pieņēmumiem. Ja dati/paraugi ir sadalīti normāli vai gandrīz normāli, formulas var radīt precīzus rezultātus un secinājumus. Tomēr, ja pieņēmums par normālu sadalījumu ir nepareizs, parametru statistika var būt diezgan maldinoša.
Kas ir neparametriskā statistika?
Statistiku bez parametriem sauc arī par statistiku bez izplatīšanas. Šī statistikas veida priekšrocība ir tāda, ka tam nav jāizdara pieņēmums, kā tas tika izdarīts ar parametriem. Neparametriskos statistikas aprēķinos uzmanība tiek pievērsta mediānas, nevis vidējās. Tāpēc, ja viens vai divi novirzās no vidējās vērtības, to ietekme netiek ņemta vērā. Parasti priekšroka tiek dota parametriskajai statistikai, jo tai ir lielākas iespējas noraidīt nepatiesu hipotēzi nekā neparametriskai metodei. Viens no pazīstamākajiem neparametriskiem testiem ir Hī kvadrāta tests. Dažiem parametru testiem ir neparametriskie analogi, piemēram, Vilkoksona T tests pāra parauga t-testam, Manna-Vitnija U tests neatkarīgu paraugu t-testam, Spīrmena korelācija Pīrsona korelācijai utt. Vienam parauga t-testam nav salīdzināms bezparametrisks tests.
Kāda ir atšķirība starp parametrisko un neparametrisko?
• Parametriskā statistika ir atkarīga no normālā sadalījuma, bet neparametriskā statistika nav atkarīga no normālā sadalījuma.
• Parametriskā statistika veido vairāk pieņēmumu nekā neparametriskā statistika.
• Parametriskajai statistikai tiek izmantotas vienkāršākas formulas salīdzinājumā ar neparametrisko statistiku.
• Ja tiek uzskatīts, ka populācija ir normāli izplatīta vai tuvu normālam sadalījumam, vislabāk ir izmantot parametru statistiku. Ja nē, vislabāk ir izmantot neparametrisku metodi.
• Lielākā daļa plaši pazīstamo elementārās statistikas metožu pieder parametriskajai statistikai. Neparametru statistika tiek reti izmantota un piemērota īpašiem gadījumiem.
