Testy parametryczne i nieparametryczne: Kiedy i jak je stosować?

Statystyka oferuje szeroki wachlarz narzędzi analitycznych, które pozwalają na porównywanie, weryfikację hipotez i analizę danych. Wśród nich kluczowe miejsce zajmują testy statystyczne, które można podzielić na dwie główne grupy: testy parametryczne i testy nieparametryczne. Wybór odpowiedniego testu zależy od rodzaju danych, ich rozkładu oraz spełnienia pewnych założeń. W tym wpisie wyjaśniamy różnice między tymi dwoma typami testów oraz wskazujemy, kiedy każdy z nich najlepiej się sprawdzi.

Testy parametryczne: Precyzja, ale pod warunkiem spełnienia założeń

Testy parametryczne to narzędzia statystyczne, które zakładają, że dane pochodzą z populacji o określonym rozkładzie (najczęściej normalnym). Te testy wymagają także spełnienia dodatkowych założeń, takich jak jednorodność wariancji czy skala interwałowa lub ilorazowa danych. Jeśli te warunki są spełnione, testy parametryczne oferują większą moc statystyczną niż ich nieparametryczne odpowiedniki.

Przykłady testów parametrycznych:

1. Test t-Studenta – do porównywania średnich dwóch grup.
2. Analiza wariancji (ANOVA) – do porównywania średnich więcej niż dwóch grup.
3. Korelacja Pearsona – do analizy związku między dwiema zmiennymi liczbowymi.

Kiedy stosować testy parametryczne?

• Dane mają rozkład normalny (lub zbliżony do normalnego).
• Skala pomiarowa danych to skala ilościowa (interwałowa lub ilorazowa).
• Liczebność próby jest wystarczająca do spełnienia założeń testu.

Testy nieparametryczne: Elastyczność i uniwersalność

Testy nieparametryczne nie wymagają spełnienia rygorystycznych założeń dotyczących rozkładu danych. Są więc bardziej uniwersalne i mogą być stosowane w sytuacjach, gdy dane są mierzone na skali porządkowej, nominalnej lub mają rozkład odległy od normalnego.

Przykłady testów nieparametrycznych:

1. Test U Manna-Whitneya – odpowiednik testu t-Studenta dla dwóch grup, gdy dane nie spełniają założeń normalności.
2. Test Kruskala-Wallisa – odpowiednik ANOVA dla więcej niż dwóch grup.
3. Test korelacji rang Spearmana – odpowiednik korelacji Pearsona dla danych porządkowych.

Kiedy stosować testy nieparametryczne?

• Dane są mierzone na skali porządkowej lub nominalnej.
• Rozkład danych nie jest normalny, a próba jest mała.
• Obecne są wartości odstające, które mogą zaburzać wyniki testów parametrycznych.