Diferența dintre statisticile parametrice și neparametrice se bazează pe cunoașterea sau necunoașterea distribuției de probabilitate a variabilei de studiat.
Statistica parametrică utilizează calcule și proceduri presupunând că știți cum este distribuită variabila aleatoare care trebuie studiată. Dimpotrivă, statistica neparametrică folosește metode pentru a cunoaște modul în care este distribuit un fenomen, iar ulterior, utilizează tehnici de statistică parametrică.
Definițiile ambelor concepte sunt ilustrate mai jos:
- Statistici parametrice: se referă la o parte a inferenței statistice care utilizează statistici și criterii de rezoluție bazate pe distribuții cunoscute.
- Statistică neparametrică: este o ramură a inferenței statistice ale cărei calcule și proceduri se bazează pe distribuții necunoscute.
Statisticile parametrice și neparametrice sunt complementare
Ei folosesc metode diferite, deoarece obiectivele lor sunt diferite. Cu toate acestea, ele sunt două ramuri complementare. Nu știm întotdeauna cu certitudine – de fapt rareori știm – cum este distribuită o variabilă aleatorie. Astfel, este necesar să folosiți tehnici pentru a afla cu ce tip de distribuție seamănă cel mai mult.
Odată ce am aflat cum este distribuit, putem efectua calcule și tehnici specifice acestui tip de distribuție. Deoarece, de exemplu, valoarea medie într-o distribuție Poisson nu este calculată în același mod ca într-o distribuție Normală.
Chiar și așa, este important de menționat că statisticile parametrice sunt mult mai cunoscute și populare. De multe ori, în loc de a folosi statistici neparametrice, se presupune direct că o variabilă este distribuită într-un singur fel. Adică pleacă de la o ipoteză de plecare despre care se crede că este cea corectă. Totuși, atunci când dorim să desfășurăm o lucrare riguros, dacă nu suntem siguri, trebuie să folosim statistici neparametrice.
Altfel, oricât de bine aplicate sunt tehnicile statisticii parametrice, rezultatele vor fi imprecise.