Diferença entre o teste paramétrico e não paramétrico

2019

Para fazer a generalização sobre a população da amostra, testes estatísticos são usados. 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 às diferenças são classificados como testes paramétricos e não- paramétricos . O teste paramétrico é aquele que contém informações sobre o parâmetro populacional.

Por outro lado, o teste não paramétrico é aquele em que o pesquisador não faz ideia do parâmetro população. Portanto, leia este artigo para conhecer as diferenças significativas entre os testes paramétricos e não paramétricos.

Gráfico de comparação

Base para Comparação	Teste paramétrico	Teste não paramétrico
Significado	Um teste estatístico, no qual suposições específicas são feitas sobre o parâmetro população, é conhecido como teste paramétrico.	Um teste estatístico usado no caso de variáveis independentes não-métricas, é chamado de teste não paramétrico.
Base da estatística de teste	Distribuição	Arbitrário
Nível de medição	Intervalo ou razão	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 parental. Um teste t baseado na estatística t de Student, que é frequentemente usado nesse sentido.

A estatística-t baseia-se na hipótese subjacente de que existe a distribuição normal da variável e a média conhecida ou assumida como sendo conhecida. A variância da população é calculada para a amostra. Assume-se que as variáveis de interesse, na população, são medidas em uma escala de intervalo.

Definição de teste não paramétrico

O teste não paramétrico é definido como o teste de hipóteses que não é baseado em suposições subjacentes, isto é, não exige que a distribuição da população seja indicada por parâmetros específicos.

O teste é baseado principalmente em diferenças nas medianas. Por isso, é alternadamente conhecido como o teste livre de distribuição. O teste assume que as variáveis são medidas em um nível nominal ou ordinal. É usado quando as variáveis independentes são não-métricas.

Principais diferenças entre testes paramétricos e não paramétricos

As diferenças fundamentais entre os testes paramétricos e não paramétricos são discutidas nos seguintes pontos:

Um teste estatístico, no qual suposições específicas são feitas sobre o parâmetro população, 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 de teste é baseada na distribuição. Por outro lado, a estatística de teste é arbitrária no caso do teste não paramétrico.
No teste paramétrico, assume-se que a medição das variáveis de interesse é feita no nível de intervalo ou razão. Ao contrário do teste não paramétrico, em que a variável de interesse é medida 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 postos 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 de classificação
Análise de variância unidirecional (ANOVA)	Teste de Kruskal Wallis
Uma maneira repetida mede a análise de variação	ANOVA de Friedman

Conclusão

Fazer uma escolha entre o teste paramétrico e o teste não-paramétrico não é fácil para um pesquisador conduzindo uma análise estatística. Para a realização de hipóteses, se a informação sobre a população é completamente conhecida, por meio de parâmetros, então o teste é dito como teste paramétrico enquanto que, se não há conhecimento sobre a população e é necessário testar a hipótese sobre população, então O teste realizado é considerado como o teste não paramétrico.