Parametrico vs Non parametrico
La statistica è una branca degli studi che ci permette di comprendere le dinamiche della popolazione utilizzando campioni tratti da una certa popolazione di interesse. È essenziale che questi campioni siano casuali. Molte formule vengono create con l'incorporazione della matematica, per trarre conclusioni sui parametri della popolazione. Naturalmente qualsiasi popolazione può avere una "distribuzione normale" in cui la dispersione dei dati / campioni ha la forma di una campana nel grafico della frequenza. In una distribuzione normale, la maggior parte dei campioni si concentra intorno alla media e il 68%, 95%, 99% dei dati si trova rispettivamente entro 1, 2 e 3 deviazioni standard. Le statistiche parametriche e non parametriche dipendono dal fatto che venga considerata o meno la distribuzione normale.
Che cos'è la statistica parametrica?
La statistica parametrica è la statistica in cui i dati / campioni sono considerati tratti da una distribuzione normale. La definizione di statistica parametrica è "la statistica che assume 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 conosciuti appartengono a questo gruppo. In realtà, potrebbero non essere distribuiti normalmente. Pertanto, questo tipo di statistica si basa su più ipotesi. Se i dati / campioni sono distribuiti normalmente o quasi normalmente, le formule possono produrre risultati e inferenze accurati. Tuttavia, se l'ipotesi di essere distribuiti normalmente è sbagliata, le statistiche parametriche potrebbero essere abbastanza fuorvianti.
Che cosa sono le statistiche non parametriche?
La statistica non parametrica è anche nota come statistica senza distribuzione. Il vantaggio di questo tipo di statistica è che non deve fare un'ipotesi come precedentemente fatta con i parametri. I calcoli statistici non parametrici prendono in considerazione le mediane rispetto alle medie. Pertanto, se uno o due si discosta dal valore medio, il loro effetto viene trascurato. Generalmente la statistica parametrica è preferita a questa perché ha più potere di rifiutare una falsa ipotesi 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 il test T di Wilcoxon per il test t di campioni accoppiati, il test U di Mann-Whitney per il test t di campioni indipendenti, la correlazione di Spearman per la correlazione di Pearson ecc. Per un test t di un campione, non esiste test non parametrico comparabile.
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 distribuita normalmente o vicina a quella distribuita normalmente, la statistica parametrica è la migliore da utilizzare. In caso contrario, è meglio utilizzare un metodo non parametrico.
• La maggior parte dei metodi statistici elementari comunemente noti appartengono alla statistica parametrica. La statistica non parametrica è usata con parsimonia e applicata per casi speciali.
