Não paramétrico vs. Testes paramétricos

Testes paramétricos são aqueles que fazem suposições sobre os parâmetros da distribuição populacional da qual a amostra é desenhada. Isso geralmente supõe que os dados da população são normalmente distribuídos. Os testes não paramétricos são "livres de distribuição" e, como tal, podem ser usados ​​para variáveis ​​não normais.

1. Qual é a diferença entre testes não paramétricos e paramétricos?
2. O que é um exemplo de teste não paramétrico?
3. São testes paramétricos melhores do que não paramétricos?

Qual é a diferença entre testes não paramétricos e paramétricos?

A principal diferença entre teste paramétrico e não paramétrico é que o teste paramétrico depende de distribuições estatísticas em dados, enquanto não paramétrico não depende de nenhuma distribuição. Não paramétrico não faz suposições e mede a tendência central com o valor mediano.

O que é um exemplo de teste não paramétrico?

Um histograma é um exemplo de estimativa não paramétrica de uma distribuição de probabilidade.

São testes paramétricos melhores do que não paramétricos?

Testes paramétricos geralmente têm mais poder estatístico do que testes não paramétricos. Assim, é mais provável que você detecte um efeito significativo quando alguém realmente existe.