Чем отличаются параметрические и непараметрические критерии при анализе данных?

Некоторые отличия параметрических и непараметрических критериев при анализе данных:

• Используемые показатели. rsmu.ru Параметрические критерии включают в расчёт показатели распределения, например, средние, дисперсии. rsmu.ru Непараметрические критерии основаны на операциях с другими данными, в частности, частотами, рангами. rsmu.ru
• Предположения о распределении. www.geeksforgeeks.org Параметрические критерии предполагают нормальное распределение. www.geeksforgeeks.org Непараметрические критерии не делают никаких предположений о форме распределения. www.geeksforgeeks.org
• Объём данных. www.geeksforgeeks.org Параметрические критерии требуют меньше данных, чем непараметрические. www.geeksforgeeks.org Непараметрические критерии требуют гораздо большего объёма данных, чем параметрические. www.geeksforgeeks.org
• Влияние выбросов. www.geeksforgeeks.org При использовании параметрических критериев на генерируемый результат или выходные данные могут легко повлиять выбросы. www.geeksforgeeks.org При использовании непараметрических критериев выбросы не могут серьёзно повлиять на генерируемый результат или выходные данные. www.geeksforgeeks.org
• Эффективность. www.geeksforgeeks.org Параметрические критерии могут хорошо работать во многих ситуациях, но их эффективность достигает максимума, когда разброс каждой группы разный. www.geeksforgeeks.org Непараметрические критерии могут хорошо работать во многих ситуациях, но их производительность достигает максимума, когда разброс каждой группы одинаков. www.geeksforgeeks.org
• Статистическая мощность. www.geeksforgeeks.org Параметрические критерии обладают большей статистической мощью, чем непараметрические. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, параметрические критерии предпочтительнее использовать, когда выполняются условия их применимости, а непараметрические критерии — когда эти условия не соблюдаются. ivgmu.ru polyakov.imamod.ru