Differenza tra parametrico e non parametrico

Parametrico vs Non parametrico

Le statistiche sono un ramo di studi che ci consente di comprendere le dinamiche della popolazione utilizzando campioni prelevati da una certa popolazione di interesse. È essenziale che questi campioni siano casuali. Molte formule sono create con l'incorporazione della matematica, per fare inferenze sui parametri della popolazione. Naturalmente qualsiasi popolazione può avere una "distribuzione normale" in cui la dispersione di dati / campioni ha una forma di campana nel grafico di frequenza. In una distribuzione normale, la maggior parte dei campioni si concentra sulla media e il 68%, il 95%, il 99% dei dati sono rilevati rispettivamente entro 1, 2 e 3 deviazioni standard. Le statistiche parametriche e non parametriche dipendono dal fatto che la distribuzione normale sia considerata o meno.

Cos'è la statistica parametrica?

Le statistiche parametriche sono le statistiche in cui i dati / campioni sono considerati come tratti da una distribuzione normale. La definizione delle statistiche parametriche è "la statistica che presuppone che i dati provengano da un tipo di distribuzione di probabilità e fa inferenze sui parametri della distribuzione". La maggior parte dei metodi statistici elementari noti appartengono a questo gruppo. In realtà, potrebbero non essere distribuiti normalmente. Pertanto, questo tipo di statistiche si basa su più ipotesi. Se i dati / campioni sono distribuiti normalmente o quasi distribuiti normalmente, le formule possono produrre risultati e inferenze accurati. Tuttavia, se l'ipotesi di essere normalmente distribuiti è errata, le statistiche parametriche potrebbero essere abbastanza fuorvianti.

Cosa sono le statistiche non parametriche?

Le statistiche non parametriche sono anche conosciute come statistiche prive di distribuzione. Il vantaggio di questo tipo di statistica è che non deve fare un'ipotesi come precedentemente fatto con parametrics. I calcoli statistici non parametrici prendono in considerazione le mediane rispetto ai mezzi. Pertanto, se uno o due devia dal valore medio, il loro effetto viene trascurato. Generalmente sono preferite le statistiche parametriche perché ha più potere di rifiutare un'ipotesi falsa rispetto al metodo non parametrico. Uno dei test non parametrici più noti è il test del Chi quadrato. Esistono analoghi non parametrici per alcuni test parametrici come, Wilcoxon T Test per t-test di campioni appaiati, Mann-Whitney U Test per campioni indipendenti t-test, correlazione di Spearman per la correlazione di Pearson ecc. Per un t-test campione, non c'è test comparativo non parametrico.

Qual è la differenza tra Parametrico e Non parametrico?

• Le statistiche parametriche dipendono dalla distribuzione normale, ma le statistiche non parametriche non dipendono dalla distribuzione normale.

• Le statistiche parametriche fanno più ipotesi rispetto alle statistiche non parametriche.

• Le statistiche parametriche utilizzano formule più semplici rispetto alle statistiche non parametriche.

• Quando si ritiene che una popolazione sia normalmente distribuita o vicina a una distribuzione normale, le statistiche parametriche sono le migliori da utilizzare. In caso contrario, è meglio usare un metodo non parametrico.

• La maggior parte dei metodi statistici statici comunemente noti appartengono alle statistiche parametriche. Le statistiche non parametriche vengono usate con parsimonia e applicate per casi speciali.