Unterschied zwischen parametrischem und nichtparametrischem Test

Zur Verallgemeinerung der Bevölkerung anhand der Stichprobe werden statistische Tests verwendet. Ein statistischer Test ist eine formale Technik, die auf der Wahrscheinlichkeitsverteilung beruht, um zu einer Schlussfolgerung bezüglich der Angemessenheit der Hypothese zu gelangen. Diese hypothetischen Tests, die sich auf Unterschiede beziehen, werden als parametrische und nichtparametrische Tests klassifiziert parametrischer Test ist eine, die Informationen über den Populationsparameter hat.

Auf der anderen Seite die nichtparametrischer Test In diesem Fall hat der Forscher keine Ahnung vom Populationsparameter. Lesen Sie also diesen Artikel vollständig durch, um die signifikanten Unterschiede zwischen parametrischen und nichtparametrischen Tests zu kennen.

Inhalt: Parametrischer Test gegen nichtparametrischen Test

Vergleichstabelle

Vergleichsgrundlage	Parametrischer Test	Nichtparametrischer Test
Bedeutung	Ein statistischer Test, bei dem bestimmte Annahmen über den Populationsparameter gemacht werden, wird als parametrischer Test bezeichnet.	Ein statistischer Test, der bei nicht metrischen unabhängigen Variablen verwendet wird, wird als nichtparametrischer Test bezeichnet.
Grundlage der Teststatistik	Verteilung	Willkürlich
Messniveau	Intervall oder Verhältnis	Nominal oder ordinal
Maß für die zentrale Tendenz	Bedeuten	Median
Angaben zur Bevölkerung	Vollständig bekannt	Nicht verfügbar
Anwendbarkeit	Variablen	Variablen und Attribute
Korrelationstest	Pearson	Spearman

Definition des parametrischen Tests

Der Parametertest ist der Hypothesentest, der Verallgemeinerungen liefert, um Aussagen über den Mittelwert der Elternpopulation zu treffen. Ein T-Test basiert auf der Student-T-Statistik, die häufig in dieser Hinsicht verwendet wird.

Die T-Statistik beruht auf der zugrundeliegenden Annahme, dass es die Normalverteilung der Variablen und den Mittelwert gibt, der bekannt ist oder angenommen wird. Die Populationsvarianz wird für die Stichprobe berechnet. Es wird angenommen, dass die interessierenden Variablen in der Population auf einer Intervallskala gemessen werden.

Definition des nichtparametrischen Tests

Der nichtparametrische Test wird als Hypothesentest definiert, der nicht auf zugrunde liegenden Annahmen basiert, d. H. Er erfordert nicht, dass die Verteilung der Bevölkerung durch spezifische Parameter angegeben wird.

Der Test basiert hauptsächlich auf Unterschieden im Median. Daher wird es abwechselnd als verteilungsfreier Test bezeichnet. Der Test geht davon aus, dass die Variablen auf nominaler oder ordinaler Ebene gemessen werden. Sie wird verwendet, wenn die unabhängigen Variablen nicht metrisch sind.

Hauptunterschiede zwischen parametrischen und nichtparametrischen Tests

Die grundlegenden Unterschiede zwischen parametrischen und nichtparametrischen Tests werden in den folgenden Punkten diskutiert:

Ein statistischer Test, bei dem bestimmte Annahmen über den Populationsparameter gemacht werden, wird als parametrischer Test bezeichnet. 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 beliebig.
Im Parametertest wird davon ausgegangen, dass die Messung der interessierenden Variablen auf Intervall- oder Verhältnisebene erfolgt. Im Gegensatz zum nichtparametrischen Test, bei dem die interessierende Variable auf nominaler oder ordinaler Skala gemessen wird.
Im Allgemeinen ist das Maß der zentralen Tendenz im parametrischen Test der Mittelwert, während im Fall des nichtparametrischen Tests der Median liegt.
Im Parametertest gibt es vollständige Informationen über die Bevölkerung. Umgekehrt gibt es im nichtparametrischen Test keine Informationen über die Bevölkerung.
Die Anwendung des parametrischen Tests gilt nur für Variablen, während der nichtparametrische Test sowohl für Variablen als auch für Attribute gilt.
Um den Assoziationsgrad zwischen zwei quantitativen Variablen zu messen, wird im parametrischen Test der Pearson-Korrelationskoeffizient verwendet, während im nichtparametrischen Test die Rangkorrelation von Spearman verwendet wird.

Hypothese testet Hierarchie

Gleichwertige Tests

Parametrischer Test	Nicht parametrischer Test
Unabhängiger Stichproben-Test	Mann-Whitney-Test
Gepaarte Stichproben t testen	Wilcoxon unterzeichnete Rangtest
Einweg-Varianzanalyse (ANOVA)	Kruskal-Wallis-Test
Einweg wiederholte Messungen Varianzanalyse	Friedmans ANOVA

Fazit

Die Wahl zwischen parametrischen und nichtparametrischen Tests ist für Forscher, die statistische Analysen durchführen, nicht einfach. Für die Durchführung einer Hypothese wird der Test als parametrischer Test bezeichnet, wenn die Informationen über die Bevölkerung über Parameter vollständig bekannt sind. Wenn keine Kenntnisse über die Bevölkerung vorliegen und es erforderlich ist, die Hypothese über die Bevölkerung zu testen, dann ist dies der Fall Der durchgeführte Test gilt als nichtparametrischer Test.

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