Auf der anderen Seite ist der nichtparametrische Test einer, bei dem der Forscher keine Vorstellung von dem Populationsparameter hat. Lesen Sie also diesen Artikel vollständig durch, um die signifikanten Unterschiede zwischen parametrischen und nichtparametrischen Tests zu kennen.
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 basierend auf der Student-T-Statistik, die häufig in dieser Hinsicht verwendet wird.
Die t-Statistik beruht auf der zugrunde liegenden Annahme, dass es eine Normalverteilung der Variablen und den Mittelwert in bekanntem oder angenommenem Zustand gibt. 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 ist als Hypothesentest definiert, der nicht auf zugrunde liegenden Annahmen basiert, dh es ist nicht erforderlich, 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 Verhältnisniveau 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 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 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 wird der Test durchgeführt Der durchgeführte Test gilt als nichtparametrischer Test.
