Unterschied zwischen parametrischer und nichtparametrischer Test
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- Leonhard Lesch
Um die Verallgemeinerung der Bevölkerung aus der Stichprobe zu machen, werden statistische Tests verwendet. Ein statistischer Test ist eine formale Technik, die auf der Wahrscheinlichkeitsverteilung beruht, um die Schlussfolgerung zur Angemessenheit der Hypothese zu erreichen. Diese hypothetischen Tests im Zusammenhang mit Unterschieden werden als parametrische und nichtparametrische Tests klassifiziert.Der Parametrischer Test ist eine, die Informationen über den Populationsparameter hat.
Andererseits die Nichtparametrischer Test ist einer, bei dem der Forscher keine Ahnung über den Populationsparameter hat. Lesen Sie diesen Artikel also vollständig, um die wesentlichen Unterschiede zwischen parametrischer und nichtparametrischer Test zu kennen.
Inhalt: Parametrischer Test gegen nichtparametrischen Tests
- Vergleichstabelle
- Definition
- Schlüsselunterschiede
- Hypothesen testet Hierarchie
- Äquivalente Tests
- Abschluss
Vergleichstabelle
| Vergleichsgrundlage | Parametrischer Test | Nichtparametrischer Test |
|---|---|---|
| Bedeutung | Ein statistischer Test, bei dem spezifische Annahmen über den Populationsparameter getroffen werden. | Ein statistischer Test, der bei nicht metrischen unabhängigen Variablen verwendet wird, wird als nicht parametrischer Test bezeichnet. |
| Basis der Teststatistik | Verteilung | Willkürlich |
| Messstufe | Intervall oder Verhältnis | Nominal oder ordinal |
| Maß für die zentrale Tendenz | Bedeuten | Median |
| Informationen über die Bevölkerung | Völlig bekannt | Nicht verfügbar |
| Anwendbarkeit | Variablen | Variablen und Attribute |
| Korrelationstest | Pearson | Spearman |
Definition des parametrischen Tests
Der parametrische Test ist der Hypothesentest, der Verallgemeinerungen für die Aussage des Mittelwerts der Elternpopulation vorsieht. Ein T-Test, der auf T-Statistik des Schülers basiert, der in dieser Hinsicht häufig verwendet wird.
Die T-Statistik beruht auf der zugrunde liegenden Annahme, dass es die Normalverteilung der Variablen und den Mittelwert in bekannt oder angenommen wird, als bekannt. Die Populationsvarianz wird für die Stichprobe berechnet. Es wird angenommen, dass die interessierenden Variablen in der Bevölkerung auf einer Intervallskala gemessen werden.
Definition des nichtparametrischen Tests
Der nichtparametrische Test ist definiert als der Hypothesentest, der nicht auf zugrunde liegenden Annahmen beruht, i.e. Die Verteilung der Bevölkerung muss nicht mit bestimmten Parametern bezeichnet werden.
Der Test basiert hauptsächlich auf Unterschieden in den Medianen. Daher ist es abwechselnd als verteilungsfreier Test bekannt. Der Test geht davon aus, dass die Variablen auf nominaler oder ordinaler Ebene gemessen werden. Es wird verwendet, wenn die unabhängigen Variablen nicht metrisch sind.
Schlüsselunterschiede zwischen parametrischen und nichtparametrischen Tests
Die grundlegenden Unterschiede zwischen parametrischen und nichtparametrischen Tests werden in den folgenden Punkten erörtert:
- Ein statistischer Test, bei dem spezifische Annahmen über den Populationsparameter durchgeführt werden. Ein statistischer Test, der bei nicht metrischen unabhängigen Variablen verwendet wird, wird als nichtparametrischer Test bezeichnet.
- Im parametrischen Test basiert die Teststatistik auf der Verteilung. Andererseits ist die Teststatistik im Fall des nichtparametrischen Tests willkürlich.
- Im parametrischen Test wird angenommen, dass die Messung von interessierenden Variablen auf Intervall- oder Verhältnisebene durchgeführt wird. Im Gegensatz zum nichtparametrischen Test, wobei die interessierende Variable auf nominaler oder ordinaler Skala gemessen wird.
- Im Allgemeinen ist das Maß für die zentrale Tendenz im parametrischen Test mittler, während im Fall des nichtparametrischen Tests der Median ist.
- Im parametrischen Test finden Sie vollständige Informationen über die Bevölkerung. Umgekehrt gibt es im nichtparametrischen Test keine Informationen über die Bevölkerung.
- Die Anwendbarkeit des parametrischen Tests gilt nur für Variablen, während der nichtparametrische Test sowohl für Variablen als auch für Attribute gilt.
- Zur Messung des Assoziationsgrades zwischen zwei quantitativen Variablen wird der Korrelationskoeffizient von Pearson im parametrischen Test verwendet, während die Rangkorrelation von Spearman im nichtparametrischen Test verwendet wird.
Hypothesen testet Hierarchie
Äquivalente Tests
| Parametrischer Test | Nicht parametrischer Test |
|---|---|
| Unabhängiger Probe t -Test | Mann-Whitney-Test |
| Gepaarte Proben t -Test | Wilcoxon signierte Rangentest |
| Eine Möglichkeit, Varianzanalyse (ANOVA) | Kruskal Wallis -Test |
| Ein Weg wiederholte Messanalyse der Varianzanalyse | Friedmans ANOVA |
Abschluss
Um eine Wahl zwischen parametrischen und nichtparametrischen Tests zu treffen, ist für einen Forscher, der statistische Analyse durchführt, nicht einfach. Für die Durchführung einer Hypothese, wenn die Informationen über die Bevölkerung vollständig bekannt sind, wird der Test als parametrische Test bezeichnet, während es keine Kenntnis über die Bevölkerung gibt und es erforderlich ist, die Hypothese der Bevölkerung zu testen, dann die Der durchgeführte Test wird als nichtparametrischer Test angesehen.