Разница между параметрическим и непараметрическим подходом к оценке дисперсий в выборке заключается в следующих особенностях:

1. Параметрический подход предполагает, что данные распределены в соответствии с известным математическим распределением, таким как нормальное. 1 Для этого используются параметры, определяющие распределение данных, например среднее значение и стандартное отклонение. 1 Параметрические критерии более точные, чем непараметрические. 2
2. Непараметрический подход не требует фиксированных параметров распределения. 1 Он основывается на оперировании частотами или рангами. 3 Непараметрические критерии менее сложные и более универсальные: данные могут быть измерены в любой шкале, и возможно любое распределение признаков по частоте. 2

Таким образом, параметрический подход ориентирован на точные результаты, но требует соблюдения определённых условий, таких как нормальность распределения. 1 Непараметрический подход не привязан к характеру распределения и прост в расчёте, но может быть менее мощным в зависимости от конкретной ситуации. 23