Video: Was ist der Hauptunterschied zwischen parametrischer und nichtparametrischer Statistik?
2024 Autor: Michael Samuels | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-16 01:37
EIN statistisch Test, bei dem spezifische Annahmen über den Populationsparameter gemacht werden, wird als parametrisch Prüfung. EIN statistisch Test verwendet in dem Fall von nicht metrischen unabhängigen Variablen heißt nichtparametrisch Prüfung. Im parametrischen test, der test Statistik basiert auf der Verteilung.
Was ist diesbezüglich der Unterschied zwischen parametrischer und nichtparametrischer Statistik?
Parametrisch Tests gehen davon aus, dass sie zugrunde liegen statistisch Ausschüttungen in dem Daten. Nichtparametrisch Tests verlassen sich nicht auf eine Verteilung. Sie können daher auch angewendet werden, wenn parametrisch Gültigkeitsbedingungen nicht erfüllt sind.
Anschließend stellt sich die Frage, was bedeutet parametrisch in der Statistik? Parametrische Statistik ist eine Filiale von Statistiken wobei davon ausgegangen wird, dass die Stichprobendaten aus einer Population stammen, die kann durch eine Wahrscheinlichkeit adäquat modelliert werden Verteilung die einen festen Parametersatz hat. Bekanntesten statistisch Methoden sind parametrisch.
Auch gefragt, woher wissen Sie, ob parametrisch oder nichtparametrisch verwendet werden soll?
Wenn der Mittelwert stellt das Zentrum der Verteilung Ihrer Daten genauer dar und Ihre Stichprobengröße ist groß genug, verwenden ein parametrisch Prüfung. Wenn der Median repräsentiert genauer den Mittelpunkt der Verteilung Ihrer Daten, verwenden ein nichtparametrisch sogar testen wenn Sie haben eine große Stichprobengröße.
Wofür werden nichtparametrische Tests verwendet?
Wann verwenden es Nicht parametrische Tests sind verwendet, wenn Ihre Daten sind nicht normal. Daher ist es wichtig, herauszufinden, ob Sie normalverteilte Daten haben. Sie können sich beispielsweise die Verteilung Ihrer Daten ansehen. Wenn Ihre Daten ungefähr normal sind, können Sie verwenden parametrische Statistik Tests.
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