Parametrik ve Parametrik Olmayan Arasındaki Fark

Sosyal araştırmacılar genellikle belirli bir genel kuralın bir nüfusa uygulanabileceğini varsaydıkları bir hipotez oluştururlar. Bu hipotezi parametrik veya parametrik olmayan testler kullanarak test ederler. Parametrik testler genellikle daha yaygındır ve araştırma yaparken kullanılan standart testlerden çok daha önce incelenir.

Bir araştırma yapma süreci nispeten basittir - bir hipotez inşa edersiniz ve bir popülasyona belirli bir “yasa” uygulanabileceğini varsayarsınız. Daha sonra bir test yaparsınız ve daha sonra istatistiksel olarak analiz ettiğiniz verileri toplarsınız. Toplanan veriler genellikle bir grafik olarak, varsayılan yasa ise bu verilerin ortalama değeri olarak temsil edilebilir. Varsayılan yasa ve ortalama değer yasası eşleşirse, hipotez doğrulanır.

Bununla birlikte, bazı durumlarda, ortalama değeri bulmak, yasayı aramak için en uygun yol değildir. Buna iyi bir örnek, toplam gelirin dağılımıdır. Ortalama değeri eşleştirmediyseniz, bunun nedeni muhtemelen bir veya iki milyarderin ortalama değerlerinizi bozmasıdır. Bununla birlikte, bir medyan, verilerinizle eşleşmesi daha muhtemel olan ortalama gelir üzerinde çok daha doğru bir sonuç verecektir..

Başka bir deyişle, popülasyon hakkında yapılan varsayımlar açık olduğunda ve bu konuda çok fazla bilgi olduğunda bir parametrik test kullanılacaktır. Sorular, bu spesifik parametreleri ölçmek için tasarlanacak, böylece veriler daha sonra yukarıda açıklandığı gibi analiz edilebilir. Test edilen popülasyon tamamen bilinmediğinde parametrik olmayan bir test kullanılır ve bu nedenle incelenen parametreler de bilinmemektedir. Ek olarak, parametrik test sonuç olarak ortalama değerleri kullanırken, parametrik olmayan test medyanı alır ve bu nedenle genellikle orijinal hipotez verilere uymadığında kullanılır.

Parametrik Test Nedir?

Parametrik test, daha sonra parametrik istatistik adı verilen bir bilim dalı aracılığıyla analiz edilecek verileri sağlamak için tasarlanmış bir testtir. Parametrik istatistikler, popülasyon hakkında bazı bilgilerin, yani olasılık dağılımının zaten bilindiğini varsayar. Örnek olarak, vücut yüksekliğinin tüm dünyadaki dağılımı normal bir dağıtım modeli ile açıklanmaktadır. Buna benzer olarak, bilinen herhangi bir dağıtım modeli bir veri kümesine uygulanabilir. Bununla birlikte, belirli bir dağıtım modelinin bir veri kümesine uyduğunu varsaymak, daha önce de belirttiğim gibi, nüfus hakkında bazı ek bilgilerin bilindik olduğunu varsaydığınız anlamına gelir. Olasılık dağılımı, dağılımın kesin şeklini tanımlayan farklı parametreler içerir. Bu parametreler parametrik testlerin sağladığı şeydir - her soru, görüşülen her birey için belirli bir parametrenin kesin değerini verecek şekilde uyarlanmıştır. Kombine olarak, bu parametrenin ortalama değeri olasılık dağılımı için kullanılır. Bu, parametrik testlerin nüfus hakkında da bir şey varsaydığı anlamına gelir. Varsayımlar doğruysa, bir parametrik test tarafından sağlanan verilere uygulanan parametrik istatistikler, parametrik olmayan bir test ve istatistiklerden çok daha doğru ve kesin sonuçlar verecektir.

Parametrik Olmayan Test Nedir?

Parametrik test ve istatistiklere benzer şekilde, parametrik olmayan bir test ve istatistik mevcuttur. Elde edilen verilerin normal bir dağıtım eğrisine veya sıralı verilere uyması beklenmediğinde kullanılırlar. Sıralı verilerin harika bir örneği, belirli bir ürün veya hizmeti 1'den 5'e kadar bir ölçekte derecelendirdiğinizde bıraktığınız incelemedir. Sıradan veriler, genel olarak farklı sıralamalar veya siparişler kullanan testlerden elde edilir. Bu nedenle, parametrik testlerin dayandığı parametreler için sayılara veya kesin değerlere dayanmaz. Aslında, hiçbir şekilde parametre kullanmaz, çünkü belirli bir dağılımı varsaymaz. Genellikle parametrik olmayan bir analiz için bir parametrik analiz tercih edilir, ancak parametrik test bilinmeyen popülasyon nedeniyle yapılamıyorsa, parametrik olmayan testlere başvurmak gerekir.

Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Arasındaki Fark

1) Varsayımlarda bulunmak

Bahsettiğim gibi, parametrik test popülasyon hakkında varsayımlar yapar. Analizde kullanılan normal dağılıma bağlı parametrelere ihtiyaç duyar ve bu parametreleri bilmenin tek yolu popülasyon hakkında bilgi sahibi olmaktır. Öte yandan, adından da anlaşılacağı gibi parametrik olmayan bir test, herhangi bir parametreye dayanmaz ve bu nedenle nüfus hakkında hiçbir şey varsaymaz..

2) Parametrik ve Parametrik Olmayan Olasılık

Parametrik testler durumunda veriler üzerinde yapılacak istatistik analizinin temeli olasılıksal dağılımdır. Öte yandan, parametrik olmayan testlerin temeli mevcut değildir - tamamen keyfidir. Bu, daha fazla esneklik sağlar ve hipotezin toplanan verilerle uyumunu kolaylaştırır.

3) Merkezi eğilim ölçüsü

Merkezi eğilim ölçüsü, olasılık dağılımında merkezi bir değerdir. Parametrik olmayan istatistiklerde olasılık dağılımı keyfi olmasına rağmen, hala mevcuttur ve bu nedenle merkezi eğilim ölçüsü de öyle. Ancak, bu önlemler farklıdır. Parametrik testlerde ortalama değer, parametrik olmayan testlerde ise medyan değer olarak alınır..

4) Nüfus parametreleri bilgisi

İlk farkta bahsettiğim gibi, popülasyon hakkında bilgi parametrik ve parametrik olmayan testler ve istatistikler arasında değişmektedir. Yani, bir parametrik analiz için popülasyon hakkında belirli bilgiler kesinlikle gereklidir, çünkü kesin sonuçlar vermek için popülasyonla ilgili parametreler gerektirir. Öte yandan, nüfus hakkında önceden bilgi sahibi olmadan parametrik olmayan bir yaklaşım benimsenebilir.

Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler: Karşılaştırma tablosu

Parametrik ve Parametrik Olmayan Özet

• Parametrik test, parametrik olmayanın aksine, bir popülasyon hakkında belirli parametrelerin ve dağılımların bilindiğini varsayan bir testtir.
• Parametrik test ortalama bir değer kullanırken parametrik olmayan test ortalama değer kullanır
• Parametrik yaklaşım, parametrik olmayan yaklaşımın aksine, nüfus hakkında önceden bilgi gerektirir