Tham số so với Không tham số
Thống kê là một nhánh của nghiên cứu cho phép chúng ta hiểu động thái dân số bằng cách sử dụng các mẫu được lấy từ một nhóm dân số quan tâm nhất định. Điều quan trọng là các mẫu này phải ngẫu nhiên. Nhiều công thức được tạo ra với sự kết hợp của toán học, để đưa ra các suy luận về các tham số dân số. Đương nhiên, bất kỳ quần thể nào cũng có thể có "Phân phối chuẩn" trong đó sự phân tán của dữ liệu / mẫu có dạng hình chuông trong biểu đồ tần số. Trong phân phối chuẩn, hầu hết các mẫu tập trung xung quanh giá trị trung bình và 68%, 95%, 99% dữ liệu được tìm thấy trong phạm vi độ lệch chuẩn lần lượt là 1, 2 và 3. Thống kê tham số và phi tham số phụ thuộc vào việc có xem xét phân phối chuẩn hay không.
Thống kê Tham số là gì?
Thống kê tham số là thống kê trong đó dữ liệu / mẫu được coi là rút ra từ phân phối chuẩn. Định nghĩa của thống kê tham số là “thống kê giả định rằng dữ liệu đến từ một loại phân phối xác suất và đưa ra suy luận về các tham số của phân phối”. Hầu hết các phương pháp thống kê sơ cấp đã biết đều thuộc nhóm này. Trong thực tế, chúng có thể không được phân phối bình thường. Do đó, loại thống kê này dựa trên nhiều giả định hơn. Nếu dữ liệu / mẫu được phân phối bình thường hoặc phân phối gần như bình thường, các công thức có thể tạo ra kết quả và suy luận chính xác. Tuy nhiên, nếu giả định về việc phân phối bình thường là sai, thì thống kê tham số có thể khá sai lệch.
Thống kê phi tham số là gì?
Thống kê không tham số còn được gọi là thống kê không có phân phối. Ưu điểm của loại thống kê này là nó không phải đưa ra giả định như đã thực hiện trước đây với các tham số. Các phép tính thống kê không tham số chú ý đến trung bình hơn là phương tiện. Do đó, nếu một hoặc hai sai lệch so với giá trị trung bình, ảnh hưởng của chúng sẽ bị bỏ qua. Nói chung thống kê tham số được ưa thích hơn phương pháp này vì nó có nhiều khả năng bác bỏ giả thuyết sai hơn phương pháp phi tham số. Một trong những phép thử phi tham số được biết đến nhiều nhất là phép thử Chi-square. Có các chất tương tự không tham số cho một số phép thử tham số như, Phép thử Wilcoxon T cho phép thử t mẫu ghép đôi, Phép thử Mann-Whitney U cho phép thử mẫu độc lập, phép thử tương quan của Spearman cho mối tương quan của Pearson, v.v. Đối với phép thử t mẫu, không có kiểm tra phi tham số có thể so sánh được.
Sự khác biệt giữa Tham số và Phi tham số là gì?
• Thống kê tham số phụ thuộc vào phân phối chuẩn, nhưng thống kê không tham số không phụ thuộc vào phân phối chuẩn.
• Thống kê tham số tạo ra nhiều giả định hơn thống kê Không tham số.
• Thống kê tham số sử dụng các công thức đơn giản hơn so với thống kê Không tham số.
• Khi một dân số được cho là được phân phối bình thường hoặc gần với phân bố bình thường, thống kê tham số là cách tốt nhất để được sử dụng. Nếu không, tốt nhất là sử dụng phương pháp phi tham số.
• Hầu hết các phương pháp thống kê cơ bản thường được biết đến đều thuộc về thống kê tham số. Thống kê không tham số được sử dụng ít và áp dụng cho các trường hợp đặc biệt.
