Diferença entre teste paramétrico e não paramétrico
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Para generalizar a população a partir da amostra, são utilizados testes estatísticos. Um teste estatístico é uma técnica formal que se baseia na distribuição de probabilidade, para chegar à conclusão sobre a razoabilidade da hipótese. Esses testes hipotéticos relacionados a diferenças são classificados como testes paramétricos e não paramétricos. teste paramétrico é aquele que possui informações sobre o parâmetro populacional.
Por outro lado, o teste não paramétrico é aquele em que o pesquisador não tem idéia sobre o parâmetro populacional. Portanto, faça uma leitura completa deste artigo, para conhecer as diferenças significativas entre os testes paramétricos e não paramétricos.
Conteúdo: Teste paramétrico versus teste não paramétrico
- Gráfico de comparação
- Definição
- Principais diferenças
- Hierarquia de Testes de Hipóteses
- Testes equivalentes
- Conclusão
Gráfico de comparação
| Base para Comparação | Teste paramétrico | Teste não paramétrico |
|---|---|---|
| Significado | Um teste estatístico, no qual são feitas suposições específicas sobre o parâmetro populacional, é conhecido como teste paramétrico. | Um teste estatístico usado no caso de variáveis independentes não métricas é chamado teste não paramétrico. |
| Base da estatística do teste | Distribuição | Arbitrário |
| Nível de medição | Intervalo ou proporção | Nominal ou ordinal |
| Medida de tendência central | Significar | Mediana |
| Informação sobre população | Completamente conhecido | Indisponível |
| Aplicabilidade | Variáveis | Variáveis e Atributos |
| Teste de correlação | Pearson | Lanceiro |
Definição de Teste Paramétrico
O teste paramétrico é o teste de hipóteses que fornece generalizações para fazer afirmações sobre a média da população-mãe. Um teste t baseado na estatística t de Student, que é frequentemente usada nesse sentido.
A estatística t baseia-se na suposição subjacente de que existe a distribuição normal da variável e a média conhecida ou assumida como sendo conhecida. A variação populacional é calculada para a amostra. Supõe-se que as variáveis de interesse na população sejam medidas em uma escala de intervalo.
Definição de Teste Não Paramétrico
O teste não paramétrico é definido como o teste de hipóteses que não se baseia em suposições subjacentes, ou seja, não exige que a distribuição da população seja indicada por parâmetros específicos.
O teste é baseado principalmente em diferenças de medianas. Por isso, é conhecido como teste livre de distribuição. O teste assume que as variáveis são medidas em um nível nominal ou ordinal. É usado quando as variáveis independentes não são métricas.
Principais diferenças entre testes paramétricos e não paramétricos
As diferenças fundamentais entre teste paramétrico e não paramétrico são discutidas nos seguintes pontos:
- Um teste estatístico, no qual são feitas suposições específicas sobre o parâmetro populacional, é conhecido como teste paramétrico. Um teste estatístico usado no caso de variáveis independentes não métricas é chamado teste não paramétrico.
- No teste paramétrico, a estatística do teste é baseada na distribuição. Por outro lado, a estatística do teste é arbitrária no caso do teste não paramétrico.
- No teste paramétrico, assume-se que a medição das variáveis de interesse é feita no intervalo ou nível da razão. Ao contrário do teste não paramétrico, em que as variáveis de interesse são medidas na escala nominal ou ordinal.
- Em geral, a medida de tendência central no teste paramétrico é média, enquanto no caso do teste não paramétrico é mediana.
- No teste paramétrico, há informações completas sobre a população. Por outro lado, no teste não paramétrico, não há informações sobre a população.
- A aplicabilidade do teste paramétrico é apenas para variáveis, enquanto o teste não paramétrico se aplica a variáveis e atributos.
- Para medir o grau de associação entre duas variáveis quantitativas, o coeficiente de correlação de Pearson é usado no teste paramétrico, enquanto a correlação de spearman é usada no teste não paramétrico..
Hierarquia de Testes de Hipóteses
Testes equivalentes
| Teste paramétrico | Teste não paramétrico |
|---|---|
| Teste t de amostra independente | Teste de Mann-Whitney |
| Teste t de amostras emparelhadas | Wilcoxon assinou teste Rank |
| Análise de Variância unidirecional (ANOVA) | Teste de Kruskal Wallis |
| Medidas repetidas unidirecionais Análise de variância | ANOVA de Friedman |
Conclusão
Fazer uma escolha entre o teste paramétrico e o não paramétrico não é fácil para um pesquisador que realiza análise estatística. Para realizar hipóteses, se as informações sobre a população são completamente conhecidas, por meio de parâmetros, o teste é considerado paramétrico, enquanto que, se não houver conhecimento sobre a população e for necessário testar a hipótese na população, o teste realizado é considerado como o teste não paramétrico.
