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了解差异和比较

参数和非参数检验的差异

最后一次更新在通过

parametric-vs-nonparametric-test为了从样本中对总体进行概括，使用了统计检验。统计检验是一种依赖于概率分布来得出关于假设合理性的结论的正式技术。这些与差异相关的假设检验分为参数检验和非参数检验。的参数检验是一个包含关于总体参数的信息。

另一方面非参数检验是一个研究人员不知道的关于总体参数。因此，请全面阅读本文，了解参数检验和非参数检验之间的显著差异。

内容:参数检验与非参数检验

  1. 比较图
  2. 定义
  3. 狗万登陆
  4. 假设测试层次结构
  5. 等效测试
  6. 结论

比较图

比较的基础 参数检验 非参数检验
意义 对总体参数作特定假设的统计检验称为参数检验。 用于非度量自变量的统计检验称为非参数检验。
检验统计量基础 分布 任意的
测量水平 间隔或比例 名义或序数
集中趋势测量 的意思是 中位数
人口信息 完全知道 不可用
适用性 变量 变量和属性
相关测试 皮尔森 斯皮尔曼

参数检验的定义

参数检验是一种假设检验，它为有关父总体均值的陈述提供了概括性。基于Student的t统计量的t检验，在这方面经常使用。

t统计量基于一个基本假设，即变量的正态分布和已知或假定已知的均值。计算样本的总体方差。假设人群中感兴趣的变量是在区间尺度上测量的。

非参数检验的定义

非参数检验定义为不基于潜在假设的假设检验，即不要求用特定参数表示总体分布。

该测试主要基于中位数的差异。因此，它也被称为无分布测试。该检验假设变量是在标称或序数水平上测量的。当自变量是非度量的时候使用。

狗万登陆参数和非参数检验的关键区别

参数检验与非参数检验的基本区别在以下几个方面进行了讨论:

  1. 对总体参数作特定假设的统计检验称为参数检验。用于非度量自变量的统计检验称为非参数检验。
  2. 在参数检验中，检验统计量是基于分布的。另一方面，在非参数检验情况下，检验统计量是任意的。
  3. 在参数检验中，假设对利益变量的测量是在区间或比率水平上进行的。与非参数检验相反，其中感兴趣的变量测量名义或序数规模。
  4. 一般而言，在参数检验中，集中趋势的度量是平均值，而在非参数检验中，集中趋势的度量是中值。
  5. 在参数检验中，有关于总体的完整信息。相反，在非参数检验中，没有关于总体的信息。
  6. 参数检验仅适用于变量，而非参数检验适用于变量和属性。
  7. 参数检验采用Pearson’s correlation coefficient of correlation，非参数检验采用spearman’s rank correlation。

假设测试层次结构

参数与非参数检验

等效测试

参数检验 非参数检验
独立样本t检验 Mann-Whitney测试
配对样本t检验 Wilcoxon符号秩检验
单因素方差分析(ANOVA) Kruskal沃利斯测试
一种方法重复测量方差分析 弗里德曼的方差分析

结论

对于进行统计分析的研究人员来说，在参数检验和非参数检验之间做出选择并不容易。进行假设,如果人口信息完全已知,通过参数,然后测试参数检验而,如果没有知识的人口和人口需要测试这个假说,然后测试被认为是进行非参数检验。

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评论

  5. tariro说

    感谢大家为我们简化了这个问题....然后你会想，当事情可以用如此简单易懂的方式来解释，从而减轻我们的焦虑和压力时，为什么老师们听起来那么忙乱呢

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  14. 基思说

    请帮助我.....如果问题是这样的，我不明白这是什么意思:

    说明Wilcoxon符号秩检验的参数和非参数等价

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  22. 萨利莫顿说

    非常感谢您的这篇文章，特别是假设测试层次图。我正在查看统计数据，这张图可以作为路线图。

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