Å andra sidan är det icke-parametriska testet ett där forskaren inte har någon aning om populationsparametern. Så läs en fullständig läsning av den här artikeln, för att få veta de signifikanta skillnaderna mellan parametrisk och icke-parametrisk testning.
Jämförelsediagram
| Grunder för jämförelse | Parametriska test | Nonparametric Test |
|---|---|---|
| Menande | Ett statistiskt test, där specifika antaganden görs om populationsparametern är känd som parametertest. | Ett statistiskt test som används vid icke-metriska oberoende variabler kallas icke parametertest. |
| Grunden för teststatistik | Distribution | Godtycklig |
| Mätnivå | Intervall eller förhållande | Nominell eller ordinal |
| Mätning av central tendens | Betyda | Median |
| Information om befolkningen | Helt känd | Inte tillgänglig |
| Tillämplighet | variabler | Variabler och attribut |
| Korrelationstest | Pearson | Spearman |
Definition av parametertest
Det parametriska testet är hypotesetestet som ger generaliseringar för att göra uttalanden om medelvärdet av moderpopulationen. Ett t-test baserat på Studentens t-statistik, som ofta används i detta avseende.
T-statistiken vilar på det underliggande antagandet att det finns normalfördelning av variabel och medelvärdet är känt eller antaget att vara känt. Befolkningsvarianansen beräknas för provet. Det antas att variablerna av intresse, i befolkningen, mäts på en intervallskala.
Definition av Nonparametric Test
Det icke-parametriska testet definieras som hypotesetestet, vilket inte bygger på underliggande antaganden, det vill säga att det inte krävs att befolkningens distribution ska betecknas med specifika parametrar.
Testet är huvudsakligen baserat på skillnader i medianer. Därför är det växelvis känt som det distributionsfria testet. Testet förutsätter att variablerna mäts på nominell eller ordinär nivå. Den används när de oberoende variablerna är icke-metriska.
Viktiga skillnader mellan parametriska och icke-parametriska test
De grundläggande skillnaderna mellan parametrisk och nonparametrisk test diskuteras i följande punkter:
- Ett statistiskt test, där specifika antaganden görs om populationsparametern är känd som det parametriska testet. Ett statistiskt test som används vid icke-metriska oberoende variabler kallas nonparametric test.
- I det parametriska testet är teststatistik baserad på distribution. Å andra sidan är teststatistiken godtycklig vid det icke-parametriska testet.
- I det parametriska testet antas att mätningen av variabler av intresse görs på intervall eller förhållande nivå. I motsats till det icke-parametriska testet, vari variabeln av intresse mäts på nominell eller ordinär skala.
- I allmänhet är mätningen av central tendens i det parametriska testet medelvärde, medan i det icke parametriska testet är median.
- I det parametriska testet finns fullständig information om befolkningen. Omvänt, i det icke-parametriska testet finns det ingen information om befolkningen.
- Användbarheten av parametriska test gäller endast variabler, medan icke-parametriska test gäller både variabler och attribut.
- För att mäta graden av association mellan två kvantitativa variabler används Pearsons korrelationsfaktor i det parametriska testet, medan spearmans rangkorrelation används i det icke-parametriska testet.
Hypotesetest Hierarki
Ekvivalenta test
| Parametriska test | Icke-parametertest |
|---|---|
| Oberoende prov t Test | Mann-Whitney test |
| Parade prov t test | Wilcoxon signerade rankningstest |
| Envägsanalys av varians (ANOVA) | Kruskal Wallis Test |
| Ett sätt upprepade åtgärder Analys av variation | Friedmans ANOVA |
Slutsats
Att välja mellan parametrisk och icke-parametrisk test är inte lätt för en forskare som utför statistisk analys. För att utföra hypotesen, om informationen om befolkningen är fullständigt känd, genom parametrar, sägs testet vara parametertest. Om det inte finns någon kunskap om populationen och det behövs för att testa hypotesen om befolkningen, då test utfört anses vara det icke-parametriska testet.
