ההבדל בין פרמטרי ל Nonparametric | פרמטרי לעומת Nonparametric
פרמטרי לעומת לא פרמטרית
סטטיסטיקה היא ענף אחד של מחקרים המאפשר לנו להבין את הדינמיקה של האוכלוסייה באמצעות דוגמאות שנלקחו אוכלוסייה מסוימת של עניין. זה חיוני כי דגימות אלה להיות אקראיים. נוסחאות רבות נוצרות עם שילוב של המתמטיקה, כדי לקחת את ההתייחסות על פרמטרים האוכלוסייה. באופן טבעי, לכל אוכלוסיה יש "חלוקה רגילה", שבה הפיזור של נתונים / דגימות יש צורה של פעמון בתרשים התדר. בהתפלגות נורמלית, רוב הדגימות מתרכזות סביב ממוצע ו -68%, 95%, 99% מהנתונים נמצאים בסטיות תקן של 1, 2 ו -3 בהתאמה. הנתונים הסטטיסטיים פרמטרית ו nonparametric תלוי אם או לא חלוקה נורמלית נחשב.
-> ->מהו סטטיסטיקה פרמטרית?
נתונים סטטיסטיים פרמטריים הם הנתונים הסטטיסטיים שבהם נתונים / דגימות נחשבים כמקורם בהתפלגות נורמלית. הגדרת הסטטיסטיקה הפרמטרית היא "הנתונים הסטטיסטיים המניחים שהנתונים הגיעו מתוך סוג של התפלגות הסתברותית ומסקנות לגבי הפרמטרים של ההתפלגות". רוב השיטות הסטטיסטיות היסודיות ידועות שייכות לקבוצה זו. במציאות, הם לא יכולים להיות מופץ בדרך כלל. לכן, סוג הסטטיסטיקה מבוסס על הנחות נוספות. אם הנתונים / הדגימות מופצים בדרך כלל או כמעט מופצים בדרך כלל, הנוסחאות עשויות להפיק תוצאות מדויקות והסקת מסקנות. עם זאת, אם ההנחה של להיות מופץ בדרך כלל לא בסדר, סטטיסטיקות פרמטריות יכול להיות מטעה למדי.
מהי סטטיסטיקה לא פרמטרית?
סטטיסטיקה לא פרמטרית ידועה גם נתונים סטטיסטיים ללא הפצה. היתרון של סוג סטטיסטי זה הוא כי אין צורך לבצע הנחה כפי שנעשה בעבר עם פרמטריקה. חישובים סטטיסטיים לא פרמטריים לוקחים את החציים לתשומת לב מאשר לאמצעים. לכן, אם אחד או שניים סוטה מהערך הממוצע, השפעתם מוזנחת. הסטטיסטיקה הפרמטרית הכללית עדיפה על כך, כי יש לה יותר כוח לדחות השערת שווא מאשר שיטה לא פרמטרית. אחד המבחנים הלא פרמטריים הידועים ביותר הוא מבחן מרובע צ'י. יש אנלוגים לא פרמנטרית עבור כמה בדיקות פרמטריות כגון, מבחן Wilcoxon T עבור מדגם מבחן T- מבחן, מבחן Mann-Whitney U עבור דגימות עצמאיות מבחן t, המתאם של Spearman עבור המתאם של Pearson וכו 'עבור בדיקת מדגם אחד, אין מבחן לא פרמטרי דומה.
-> ->מה ההבדל בין פרמטרית ולא פרמטרית?
הנתונים הסטטיסטיים של פרמטריה תלויים בהתפלגות נורמלית, אך נתונים לא-פרמטריים אינם תלויים בהתפלגות נורמלית.
נתונים סטטיסטיים פרמטריים עושים הנחות יותר מאשר נתונים לא פרמטריים.
• הנתונים הסטטיסטיים פרמטרית להשתמש נוסחאות פשוטות בהשוואה לסטטיסטיקה לא פרמטרית.
כאשר אוכלוסייה הוא האמין להיות מופץ בדרך כלל או קרוב להפצה בדרך כלל, הסטטיסטיקה פרמטרית היא הטובה ביותר לשימוש. אם לא, עדיף להשתמש בשיטה nonparametric.
• רוב השיטות הסטטיסטיות היסודיות הידועות משתייכות לסטטיסטיקה פרמטרית. הנתונים הסטטיסטיים הלא פרמטריים משמשים ומשתמשים במקרים מיוחדים.
