有母數分析方法 vs. 無母數分析方法

有母數分析方法 vs. 無母數分析方法

 http://homepage.ntu.edu.tw/~clhsieh/biostatistic/10/10-1.htm 
中文名稱： 有母數分析方法 vs. 無母數分析方法
英文名稱： parametric method vs. nonparametric method
定義： 有母數分析方法(檢定)：
一般假設母群體為常態分布以進行檢定的方式，t 檢定、變異數分析、線性迴歸、Pearson相關係數等皆屬之。 無母數分析方法(檢定)：
無法符合有母數分析所設計的方法；
常使用符號(正負)或排序(大小順序)取代測量數值，或使用各分類的次數以進行統計分析。
適用於類別、序位尺度資料分析與資料分布未知的情況。
補充： 無母數分析方法優點：
  1. 母群體分布未知或不是常態分布，或是樣本數不夠大時皆可使用。是無母數分析方法的最大優點。
  2. 計算簡單且快速。
  3. 雖然在母群實際上為常態分配時，較有母數分析方法不易得到顯著結果；
    但在母群體不是常態分布時，無母數分析方法之檢力較有母數分析方法高。
無母數分析方法缺點：

  1. 只使用資料的符號、排序等特性，浪費了數值之集中趨勢、分散性及分佈所提供的資訊。
  2. 針對常態分布資料如果仍進行無母數分析，將使檢力降低。
當欲檢定的資料不符合有母數分析法之假設前提時才建議使用無母數分析法，
為一種互補的統計方法，而非用於取代有母數分析法。 

========================================

缺點[編輯]

  • 檢定力較弱
  • 處理方式無一致性
============================================

 無母數統計分析（英語：nonparametric statistics），或稱無母數統計分析，統計學的分支，適用於母群體分布情況未明、小樣本、母群體分布不為常態也不易轉換為常態。特點在於儘量減少或不修改其建立之模型，較具穩健特性；在樣本數不大時，計算過程較簡單。
無母數統計推論時所使用的統計量的抽樣分配通常與母體分配無關，不必推論其中位數、適合度、獨立性、隨機性，更廣義的說，無母數統計又稱為「不受分配限制統計法」（distribution free）。無母數統計缺乏一般之機率表。檢定時是以等級（Rank）為主要統計量。
無母數統計在推論統計模型時，常用到的檢定有下列方式：
訂閱： 文章 (Atom)