Különbség a paraméteres és a nem paraméteres között

A társadalomkutatók gyakran hipotézist állítanak fel, amelyben feltételezik, hogy egy általánosított szabály alkalmazható a lakosságra. Ezt a hipotézist tesztelik olyan paraméterekkel, amelyek lehetnek parametrikusak vagy nem paraméteresek. A paraméteres tesztek általában gyakoribbak, és sokkal korábban tanulmányozzák őket, mint a kutatás elvégzésekor alkalmazott standard teszteket.

A kutatás elvégzésének folyamata viszonylag egyszerű - felállít egy hipotézist, és feltételezi, hogy egy bizonyos „törvény” alkalmazható a népességre. Ezután tesztet végez, és adatokat gyűjt, amelyeket statisztikailag elemez. Az összegyűjtött adatokat általában grafikonként lehet ábrázolni, a feltételezett törvényt pedig ezen adatok átlagértékeként. Ha a feltételezett törvény és az átlagérték törvény megegyezik, akkor a hipotézist megerősítjük.

Egyes esetekben azonban az átlagérték megállapítása nem a legmegfelelőbb módszer a törvény keresésére. Nagyszerű példa a teljes jövedelem eloszlása. Ha nem egyezett az átlagértékkel, akkor valószínűleg az az oka, hogy egy vagy két milliárdos zavarja az átlagértékeket. Azonban egy medián sokkal pontosabb eredményt ad az átlagos jövedelemnél, amely nagyobb valószínűséggel felel meg az Ön adatainak.

Más szavakkal, egy parametrikus tesztet kell használni, ha a populációval kapcsolatos feltételezések egyértelmûek, és erről sok információ rendelkezésre áll. A kérdéseket ezeknek a paramétereknek a mérésére kell kidolgozni, hogy az adatokat a fent leírt módon elemezzék. Nem paraméteres tesztet használunk, ha a vizsgált populáció nem teljesen ismert, ezért a vizsgált paraméterek sem ismertek. Ezen túlmenően, míg a paraméteres teszt eredményeként középértékeket használ, a nem paraméteres teszt mediánot vesz fel, és ezért általában akkor alkalmazzák, amikor az eredeti hipotézis nem felel meg az adatoknak.

Mi a paraméteres teszt??

A paraméteres teszt olyan teszt, amelynek célja az adatok szolgáltatása, majd ezeket a tudományos ágazaton keresztül, az úgynevezett parametrikus statisztikák elemzik. A paraméteres statisztikák feltételezik, hogy a népességgel kapcsolatos bizonyos információk már ismertek, nevezetesen a valószínűségi eloszlás. Például a testmagasság eloszlását az egész világon egy normál eloszlási modell írja le. Ehhez hasonlóan bármely ismert terjesztési modell alkalmazható adatkészletre. Ha azonban feltételezzük, hogy egy bizonyos terjesztési modell megfelel az adatkészletnek, azt jelenti, hogy önmagában feltételezi, hogy valamilyen további információ ismert a populációról, amint már említettem. A valószínűségi eloszlás különböző paramétereket tartalmaz, amelyek leírják az eloszlás pontos alakját. Ezeket a paramétereket nyújtják a paraméteres tesztek - minden kérdést úgy alakítottak ki, hogy az adott interjúalanyokon egy adott paraméter pontos értékét adja meg. Kombinálva a paraméter középértékét használjuk a valószínűség-eloszláshoz. Ez azt jelenti, hogy a parametrikus tesztek feltételeznek valamit a népességről is. Ha a feltételezések helyesek, a parametrikus teszt által szolgáltatott adatokra alkalmazott paraméteres statisztikák sokkal pontosabb és pontosabb eredményeket adnak, mint a nem paraméteres teszt és statisztika..

Mi a nem paraméteres teszt??

A paraméteres teszthez és statisztikához hasonlóan létezik egy nem paraméteres teszt és statisztika. Ezeket akkor használják, ha a kapott adatok várhatóan nem felelnek meg a normál eloszlási görbének vagy a rendi adatoknak. A rendes adatok nagyszerű példája az az áttekintés, amelyet elhagy, amikor egy terméket vagy szolgáltatást 1 és 5 közötti skálán értékel. Az általános adatokat általában olyan tesztekből nyerik, amelyek eltérő rangsorolást vagy megrendelést használnak. Ezért nem támaszkodik a paraméterek számaira vagy pontos értékeire, amelyekre a paraméteres tesztek támaszkodtak. Valójában a paramétereket semmilyen módon nem használja, mert nem feltételezi, hogy bizonyos eloszlású. Általában a paraméteres elemzést részesítik előnyben, mint a nem paraméteres elemzést, de ha a parametrikus tesztet nem lehet elvégezni ismeretlen populáció miatt, akkor nem paraméteres vizsgálatra van szükség..

Különbség a paraméteres és a nem paraméteres vizsgálatok között

1) Feltételek készítése

Mint már említettem, a parametrikus teszt feltevéseket tesz a népességre vonatkozóan. Szüksége van az elemzéshez használt normál eloszláshoz kapcsolódó paraméterekre, és ezeknek a paramétereknek a megismerése csak az, ha van némi ismeretek a populációról. Másrészt a nem paraméteres teszt, amint azt a neve is jelzi, nem támaszkodik semmilyen paraméterre, és ezért semmiféle feltételezést nem tesz a népességről.

2) A paraméteres és a nem paraméteres valószínűsége

Az adatokra elvégzendő statisztikai elemzés alapja, parametrikus tesztek esetén, a valószínűségi eloszlás. Másrészt, a nem paraméteres tesztek alapja nem létezik - ez teljesen önkényes. Ez nagyobb rugalmasságot eredményez, és megkönnyíti a hipotézis illesztését az összegyűjtött adatokhoz.

3) A központi tendencia mérése

A központi tendencia mértéke a valószínűség-eloszlás központi értéke. És bár a nem paraméteres statisztikák esetében a valószínűségi eloszlás tetszőleges, mégis létezik, és így van a központi tendencia mértékével is. Ezek az intézkedések azonban eltérőek. Parametrikus tesztek esetében ez az átlagos érték, míg a nem paraméteres vizsgálatok esetén a medián érték.

4) A populációs paraméterek ismerete

Mint az első különbségben említettem, a populációra vonatkozó adatok a parametrikus és a nem paraméteres tesztek és a statisztikák között változnak. Nevezetesen, a parametrikus elemzéshez feltétlenül szükség van bizonyos populációval kapcsolatos ismeretekre, mert pontos eredmények eléréséhez a populációval kapcsolatos paraméterekre van szükség. Másrészt nem paraméteres megközelítést lehet alkalmazni a lakosság előzetes ismerete nélkül.

Paraméter és nem paraméteres tesztek: Összehasonlító diagram

A paraméteres és a nem paraméteres összefoglaló

• A parametrikus teszt olyan teszt, amely feltételezi, hogy bizonyos paraméterek és az eloszlások ismertek egy populációról, ellentétben a nem paraméteres teszttel.
• A paraméteres teszt átlagértéket használ, míg a nem paraméteres teszt medián értéket használ
• A paraméteres megközelítés a nem paraméteres megközelítéssel ellentétben megköveteli a populáció korábbi ismereteit