В чем отличие параметрических и непараметрических методов оценки результатов исследования?

Основное отличие параметрических и непараметрических методов оценки результатов исследования заключается в том, что первые основаны на законах распределения, а вторые не требуют их понимания. disshelp.ru

Параметрические методы используют параметры нормального распределения — среднее арифметическое и дисперсию. ivgmu.ru Чтобы применять эти методы, нужно убедиться в нормальности имеющегося эмпирического распределения. ivgmu.ru Параметрические методы позволяют сравнить основные параметры генеральных совокупностей, оценить разности средних и различия в дисперсиях. rsmu.ru Примеры: критерий Стьюдента, критерий Фишера. rsmu.ru

Непараметрические методы применяют, когда исследователь не имеет чётких представлений или фактов относительно изучаемого явления, проблемы. disshelp.ru В этом случае не требуется расчёт средних или стандартных отклонений для описания исследуемого явления или величины. disshelp.ru Непараметрические методики применимы в отношении исследований, где действует небольшая выборка и нет чётких данных в отношении изучаемой проблемы. disshelp.ru Примеры: критерий Манна-Уитни, критерий Уилкоксона. rsmu.ru

Ещё несколько отличий:

• Количество параметров для построения модели. www.geeksforgeeks.org Параметрические методы используют фиксированное количество параметров, непараметрические — гибкое. www.geeksforgeeks.org
• Влияние выбросов на результат. www.geeksforgeeks.org При использовании параметрических методов на генерируемый результат или выходные данные могут легко повлиять выбросы. www.geeksforgeeks.org При применении непараметрических методов выбросы не могут серьёзно повлиять на результат. www.geeksforgeeks.org
• Статистическая мощность. www.geeksforgeeks.org Параметрические методы обладают большей статистической мощью, чем непараметрические. www.geeksforgeeks.org
• Скорость вычислений. www.geeksforgeeks.org Параметрические методы вычислительно быстрее, чем непараметрические. www.geeksforgeeks.org