Parametrijski vs Neparametrijski
Statistika je jedna grana studija koja nam omogućava da razumijemo dinamiku populacije koristeći uzorke izvučene iz određene populacije od interesa. Bitno je da ovi uzorci budu nasumični. Mnoge formule su kreirane uz inkorporaciju matematike, da bi se izvukli zaključci o parametrima populacije. Naravno, svaka populacija može imati “normalnu distribuciju” gdje disperzija podataka/uzoraka ima oblik zvona na grafu frekvencije. U normalnoj distribuciji, većina uzoraka se koncentriše oko srednje vrijednosti i 68%, 95%, 99% podataka nalazi se unutar 1, 2 i 3 standardne devijacije respektivno. Parametrijska i neparametarska statistika zavise od toga da li se uzima u obzir normalna distribucija.
Šta je parametarska statistika?
Parametrijska statistika je statistika u kojoj se podaci/uzorci smatraju izvučenim iz normalne distribucije. Definicija parametarske statistike je „statistika koja pretpostavlja da su podaci došli iz vrste distribucije vjerovatnoće i izvodi zaključke o parametrima distribucije“. Većina poznatih elementarnih statističkih metoda pripada ovoj grupi. U stvarnosti, oni možda neće biti normalno raspoređeni. Stoga se ova vrsta statistike zasniva na više pretpostavki. Ako su podaci/uzorci normalno ili skoro normalno raspoređeni, formule mogu dati tačne rezultate i zaključke. Međutim, ako je pretpostavka o normalnoj distribuciji pogrešna, parametarska statistika može biti prilično pogrešna.
Šta je neparametrijska statistika?
Neparametarska statistika je takođe poznata kao statistika bez distribucije. Prednost ovog tipa statistike je u tome što ne mora da pravi pretpostavku kao što je prethodno napravljeno sa parametrima. Neparametarska statistička izračunavanja uzimaju u obzir medijane nego srednje vrijednosti. Stoga, ako jedan ili dva odstupe od srednje vrijednosti, njihov učinak se zanemaruje. Općenito, parametarska statistika je poželjnija od ove jer ima veću moć da odbaci lažnu hipotezu od neparametarske metode. Jedan od najpoznatijih neparametarskih testova je Hi-kvadrat test. Postoje neparametarski analozi za neke parametarske testove kao što su Wilcoxon T test za t-test uparenih uzoraka, Mann-Whitney U test za t-test nezavisnih uzoraka, Spearmanova korelacija za Pearsonovu korelaciju itd. Za jedan uzorak t-test ne postoji uporedivi neparametarski test.
Koja je razlika između parametarskog i neparametarskog?
• Parametrijska statistika ovisi o normalnoj distribuciji, ali neparametrijska statistika ne ovisi o normalnoj distribuciji.
• Parametrička statistika daje više pretpostavki od neparametarske statistike.
• Parametrijska statistika koristi jednostavnije formule u poređenju sa neparametrijskom statistikom.
• Kada se vjeruje da je populacija normalno raspoređena ili blizu normalno raspoređena, najbolje je koristiti parametarsku statistiku. Ako nije, najbolje je koristiti neparametarsku metodu.
• Većina opšte poznatih metoda elementarne statistike pripada parametarskoj statistici. Neparametarska statistika se rijetko koristi i primjenjuje za posebne slučajeve.
