Differenza tra parametrico e non parametrico

I ricercatori sociali spesso costruiscono un'ipotesi, nella quale assumono che una certa regola generalizzata possa essere applicata a una popolazione. Testano questa ipotesi utilizzando test che possono essere parametrici o non parametrici. I test parametrici sono in genere più comuni e vengono studiati molto prima come i test standard utilizzati durante la ricerca.

Il processo di esecuzione di una ricerca è relativamente semplice: costruisci un'ipotesi e assumi che una determinata "legge" possa essere applicata a una popolazione. Quindi conduci un test e raccogli dati che poi analizzi statisticamente. I dati raccolti possono di solito essere rappresentati come un grafico e la legge ipotizzata come il valore medio di tali dati. Se la legge ipotizzata e la legge del valore medio coincidono, l'ipotesi è confermata.

Tuttavia, in alcuni casi, trovare il valore medio non è il modo più appropriato per cercare la legge. Un grande esempio è la distribuzione del reddito totale. Se non hai abbinato il valore medio, probabilmente è perché uno o due miliardari stanno disturbando i tuoi valori medi. Tuttavia, una mediana darà un risultato molto più accurato sul reddito medio che è più probabile che corrisponda ai dati.

In altre parole, verrà utilizzato un test parametrico quando le ipotesi formulate sulla popolazione sono chiare e vi sono molte informazioni disponibili a riguardo. Le domande saranno progettate per misurare quei parametri specifici in modo che i dati possano essere analizzati come descritto sopra. Un test non parametrico viene utilizzato quando la popolazione sottoposta a test non è completamente nota e pertanto i parametri esaminati sono sconosciuti. Inoltre, mentre il test parametrico utilizza i valori medi come risultati, il test non parametrico prende la mediana e viene quindi utilizzato solitamente quando l'ipotesi originale non si adatta ai dati.

Che cos'è un test parametrico?

Un test parametrico è un test progettato per fornire i dati che verranno poi analizzati attraverso una branca della scienza chiamata statistica parametrica. Le statistiche parametriche presuppongono che alcune informazioni sulla popolazione siano già note, vale a dire la distribuzione di probabilità. Ad esempio, la distribuzione dell'altezza del corpo sul mondo intero è descritta da un modello di distribuzione normale. Simile a questo, qualsiasi modello di distribuzione noto può essere applicato a un insieme di dati. Tuttavia, supponendo che un determinato modello di distribuzione si adatti a un set di dati significa che si presume intrinsecamente che siano note alcune informazioni aggiuntive sulla popolazione, come ho menzionato. La distribuzione di probabilità contiene diversi parametri che descrivono la forma esatta della distribuzione. Questi parametri sono ciò che forniscono i test parametrici: ogni domanda è personalizzata per fornire un valore esatto di un determinato parametro per ogni individuo intervistato. Combinato, il valore medio di quel parametro è usato per la distribuzione di probabilità. Ciò significa che i test parametrici presuppongono anche qualcosa sulla popolazione. Se le ipotesi sono corrette, le statistiche parametriche applicate ai dati forniti da un test parametrico forniranno risultati molto più precisi e precisi di quelli di un test non parametrico e di statistiche.

Cos'è un test non parametrico?

In modo analogo al test parametrico e alle statistiche, esistono test e statistiche non parametrici. Vengono utilizzati quando non ci si aspetta che i dati ottenuti si adattino a una curva di distribuzione normale oa dati ordinali. Un ottimo esempio di dati ordinali è la recensione che lascia quando valuti un determinato prodotto o servizio su una scala da 1 a 5. I dati ordinali in generale sono ottenuti da test che utilizzano classifiche o ordini diversi. Pertanto, non si basa su numeri o valori esatti per i parametri su cui si basano i test parametrici. In effetti, non utilizza i parametri in alcun modo, perché non presuppone una certa distribuzione. Di solito, un'analisi parametrica è preferita a una non parametrica, ma se il test parametrico non può essere eseguito a causa della popolazione sconosciuta, è necessario ricorrere a test non parametrici.

Differenza tra test parametrici e non parametrici

1) Fare ipotesi

Come ho detto, il test parametrico fa ipotesi sulla popolazione. Ha bisogno dei parametri che sono collegati alla distribuzione normale utilizzata nell'analisi e l'unico modo per conoscere questi parametri è avere una conoscenza della popolazione. D'altra parte, un test non parametrico, come indica il nome, non si basa su alcun parametro e quindi non assume nulla sulla popolazione.

2) Probabilità di parametrico e non parametrico

La base per l'analisi statistica che verrà eseguita sui dati, nel caso di test parametrici, è la distribuzione probabilistica. D'altra parte, la base per i test non parametrici non esiste: è completamente arbitraria. Ciò si traduce in una maggiore flessibilità e facilita l'adattamento dell'ipotesi con i dati raccolti.

3) Misura della tendenza centrale

La misura della tendenza centrale è un valore centrale in una distribuzione di probabilità. E sebbene la distribuzione di probabilità nel caso delle statistiche non parametriche sia arbitraria, esiste ancora, e quindi anche la misura della tendenza centrale. Tuttavia, tali misure sono diverse. Nel caso di test parametrici, è considerato il valore medio, mentre, nel caso di test non parametrici, è considerato il valore medio.

4) Conoscenza dei parametri della popolazione

Come ho accennato nella prima differenza, le informazioni sulla popolazione variano tra test parametrici e non parametrici e statistiche. Vale a dire, una certa conoscenza della popolazione è assolutamente necessaria per un'analisi parametrica, perché richiede parametri relativi alla popolazione per dare risultati precisi. D'altra parte, un approccio non parametrico può essere preso senza alcuna precedente conoscenza della popolazione.

Test parametrici e non parametrici: grafico di confronto

Riepilogo di Parametric e Non parametrico

• Un test parametrico è un test che presuppone che determinati parametri e distribuzioni siano noti su una popolazione, contrariamente a quello non parametrico
• Il test parametrico utilizza un valore medio, mentre quello non parametrico utilizza un valore mediano
• L'approccio parametrico richiede conoscenze precedenti sulla popolazione, contrariamente all'approccio non parametrico