Vidéo: Quelle est la principale différence entre les statistiques paramétriques et non paramétriques ?
2024 Auteur: Michael Samuels | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-16 01:43
UNE statistique test, dans lequel des hypothèses spécifiques sont faites sur le paramètre de population est connu comme le paramétrique test. UNE statistique test utilisé dans le le cas des variables indépendantes non métriques est appelé non paramétrique test. Dans le paramétrique l'épreuve, l'épreuve statistique est basé sur la répartition.
À ce sujet, quelle est la différence entre les statistiques paramétriques et non paramétriques ?
Paramétrique les tests supposent sous-jacent statistique répartitions dans le Les données. Non paramétrique les tests ne reposent sur aucune distribution. Ils peuvent donc être appliqués même si paramétrique les conditions de validité ne sont pas remplies.
Par la suite, la question est, que signifie paramétrique en statistique ? Les statistiques paramétriques sont une branche de statistiques qui suppose que les données de l'échantillon proviennent d'une population qui pouvez être adéquatement modélisé par une probabilité Distribution qui a un ensemble fixe de paramètres. Le plus connu statistique méthodes sont paramétriques.
Également demandé, comment savez-vous s'il faut utiliser des paramètres paramétriques ou non paramétriques ?
Si la moyenne représente plus précisément le centre de la distribution de vos données et la taille de votre échantillon est suffisamment grande, utilisation une paramétrique test. Si la médiane représente plus précisément le centre de distribution de vos données, utilisation une non paramétrique tester même si vous avez une grande taille d'échantillon.
A quoi servent les tests non paramétriques ?
Quand utilisation ce Tests non paramétriques sommes utilisé quand vos données ne sont pas normales. Par conséquent, la clé est de déterminer si vous avez des données normalement distribuées. Par exemple, vous pourriez regarder la distribution de vos données. Si vos données sont approximativement normales, vous pouvez utilisation statistique paramétrique essais.
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