Parametries vs Nie-parametries
Statistiek is een vertakking van studies wat ons in staat stel om bevolkingsdinamika te verstaan deur steekproewe te gebruik wat uit 'n sekere populasie van belang getrek is. Dit is noodsaaklik dat hierdie monsters ewekansig is. Baie formules word geskep met insluiting van wiskunde, om afleidings oor bevolkingsparameters te maak. Natuurlik kan enige populasie 'n "normale verspreiding" hê waar die verspreiding van data/monsters 'n vorm van 'n klok in die frekwensiegrafiek het. In 'n normale verspreiding konsentreer die meeste van die monsters rondom gemiddelde en 68%, 95%, 99% van data word onderskeidelik binne 1, 2 en 3 standaardafwykings gevind. Parametriese en nieparametriese statistieke hang af van of normale verspreiding oorweeg word of nie.
Wat is Parametriese Statistiek?
Parametriese statistiek is die statistiek waarin data/steekproewe beskou word as getrek uit 'n normale verspreiding. Die definisie van parametriese statistiek is "die statistiek wat aanvaar dat die data van 'n tipe waarskynlikheidsverdeling afkomstig is en afleidings maak oor die parameters van die verspreiding". Die meeste van die bekende elementêre statistiese metodes behoort tot hierdie groep. In werklikheid is hulle dalk nie normaal versprei nie. Daarom is hierdie tipe statistiek gebaseer op meer aannames. As die data/steekproewe normaalverspreid of amper-normaalverdeel is, kan die formules akkurate resultate en afleidings lewer. As die aanname egter dat dit normaalverspreid is, verkeerd is, kan parametriese statistieke nogal misleidend wees.
Wat is nie-parametriese statistieke?
Nie-parametriese statistieke staan ook bekend as verspreidingvrye statistieke. Die voordeel van hierdie statistiektipe is dat dit nie 'n aanname hoef te maak soos voorheen met parametriese gemaak is nie. Nie-parametriese statistiese berekeninge neem mediane in ag as die gemiddeldes. As een of twee dus van die gemiddelde waarde afwyk, word die effek daarvan verwaarloos. Oor die algemeen word parametriese statistieke verkies as dit omdat dit meer krag het om 'n valse hipotese te verwerp as nie-parametriese metode. Een van die bekendste nie-parametriese toetse is Chi-kwadraat toets. Daar is nie-parametriese analoë vir sommige parametriese toetse soos Wilcoxon T-toets vir gepaarde steekproef t-toets, Mann-Whitney U-toets vir onafhanklike steekproewe t-toets, Spearman se korrelasie vir Pearson se korrelasie ens. Vir een steekproef t-toets is daar geen vergelykbare nie-parametriese toets.
Wat is die verskil tussen Parametries en Nie-parametries?
• Parametriese statistieke is afhanklik van normale verspreiding, maar nie-parametriese statistieke is nie afhanklik van normale verspreiding nie.
• Parametriese statistiek maak meer aannames as nie-parametriese statistieke.
• Parametriese statistieke gebruik eenvoudiger formules in vergelyking met nie-parametriese statistieke.
• Wanneer daar geglo word dat 'n populasie normaalverspreid of naby aan normaalverspreid is, is parametriese statistiek die beste om te gebruik. Indien nie, is dit die beste dat 'n nieparametriese metode gebruik word.
• Die meeste van die algemeen bekende elementêre statistiese metodes behoort aan parametriese statistiek. Nie-parametriese statistieke word spaarsamig gebruik en vir spesiale gevalle toegepas.
