В чем разница между параметрическими и непараметрическими тестами?

Разница между параметрическими и непараметрическими тестами заключается в предположениях о распределении данных. sky.pro practicum.yandex.ru

Параметрические тесты предполагают, что данные распределяются по определённому шаблону. practicum.yandex.ru Часто это нормальное (или Гауссово) распределение — в виде колокола. practicum.yandex.ru Такие тесты работают с параметрами распределения (например, среднее, дисперсия) и требуют соответствия данных определённым условиям: sky.pro

• нормальность распределения данных или его близость к нормальному; sky.pro
• интервальная или отношений шкала измерения; sky.pro
• однородность дисперсий при сравнении групп; sky.pro
• независимость наблюдений (если не указано иное). sky.pro

Непараметрические тесты не требуют соответствия данных определённому распределению. sky.pro Часто работают с рангами или порядковыми характеристиками и применяются, когда: sky.pro

• распределение данных существенно отличается от нормального; sky.pro
• используется номинальная или порядковая шкала измерений; sky.pro
• выборка небольшого размера; sky.pro
• присутствуют выбросы, существенно влияющие на параметры. sky.pro

Ещё некоторые различия:

• Статистическая мощность. www.geeksforgeeks.org Параметрические тесты обычно более мощные (с большей вероятностью отвергают ложную нулевую гипотезу) при выполнении всех их предположений. sky.pro Однако при нарушении этих предположений их мощность и достоверность резко падают, и непараметрические аналоги становятся предпочтительнее. sky.pro
• Требования к объёму данных. www.geeksforgeeks.org Непараметрические тесты требуют гораздо большего объёма данных, чем параметрические тесты. www.geeksforgeeks.org
• Влияние выбросов. www.geeksforgeeks.org При использовании параметрических тестов на генерируемый результат или выходные данные могут легко повлиять выбросы. www.geeksforgeeks.org При использовании непараметрических тестов выбросы не могут серьёзно повлиять на генерируемый результат или выходные данные. www.geeksforgeeks.org

Часто в исследованиях применяют оба типа тестов с последующим сравнением результатов для повышения надёжности выводов. sky.pro