Non paramétrique vs. Tests paramétriques

Les tests paramétriques sont ceux qui font des hypothèses sur les paramètres de la distribution de la population à partir de laquelle l'échantillon est tiré. C'est souvent l'hypothèse que les données de population sont normalement distribuées. Les tests non paramétriques sont «sans distribution» et, en tant que tels, peuvent être utilisés pour les variables non normales.

1. Quelle est la différence entre les tests non paramétriques et paramétriques?
2. Quel est un exemple d'un test non paramétrique?
3. Sont des tests paramétriques meilleurs que non paramétriques?

Quelle est la différence entre les tests non paramétriques et paramétriques?

La principale différence entre le test paramétrique et non paramétrique est que le test paramétrique repose sur des distributions statistiques dans les données alors que non paramétrique ne dépend d'aucune distribution. Non paramétrique ne fait aucune hypothèse et mesure la tendance centrale avec la valeur médiane.

Quel est un exemple d'un test non paramétrique?

Un histogramme est un exemple d'une estimation non paramétrique d'une distribution de probabilité.

Sont des tests paramétriques meilleurs que non paramétriques?

Les tests paramétriques ont généralement plus de puissance statistique que les tests non paramétriques. Ainsi, vous êtes plus susceptible de détecter un effet significatif quand on existe vraiment.