0
Twój koszyk jest pusty.

Testy Statystyczne


Jednym z podziałów testów statystycznych jest podział na testy parametryczne oraz nieparametryczne.

 

Testy parametryczne cechuje:

 

  • większa ilość założeń do spełnienia
  • większa moc testów
  • dokładniejszy pomiar
  • lepsza interpretowalność uzyskiwanych wyników

 

Testy nieparametryczne natomiast cechuje:

 

  • mniejsza ilość założeń do spełnienia
  • mniejsza moc testów
  • mniej dokładny pomiar
  • gorsza interpretowalność uzyskiwanych wyników

 

Z reguły jest tak, że mniej wymogów muszą spełniać zebrane dane, aby przeprowadzić testy nieparametryczne, ale za to dają one mniejszą liczbę informacji, mniej są one "warte" w porównaniu do testów parametrycznych. Testy parametryczne - najbardziej ulubione testy statystyków, wymagają spełnienia założeń (choć pod pewnymi warunkami można niektóre z nich pominąć) ale za to wyniki są bardziej dokładne i na ich podstawie można dokonać lepszych interpretacji - mają większą moc.

Jednymi z najbardziej charakterystycznych cech testów parametrycznych jest rozkład normalny mierzonych zmiennych oraz to, że zmienne muszą być mierzone na skali ilościowej.

 

Testami parametrycznymi są np.:

 

 

Testami nieparametrycznymi są np.:

 

  • test U Manna-Whitneya
  • test Kruskala-Wallisa
  • test niezależności chi-kwadrat
  • korelacja tau-b Kendalla

 

Masz problem z danymi, zamów rzetelną analizę 

 

y>