Parametrik ve parametrik olmayan istatistikler arasındaki fark, çalışılacak değişkenin olasılık dağılımının bilinmesine veya bilinmemesine dayanır.
Parametrik istatistikler, çalışılacak rastgele değişkenin nasıl dağıtıldığını bildiğinizi varsayan hesaplamaları ve prosedürleri kullanır. Aksine, parametrik olmayan istatistikler, bir olgunun nasıl dağıldığını bilmek için yöntemler kullanır ve daha sonra parametrik istatistik tekniklerini kullanır.
Her iki kavramın tanımları aşağıda gösterilmiştir:
- Parametrik istatistikler: Bilinen dağılımlara dayalı istatistikleri ve çözümleme kriterlerini kullanan istatistiksel çıkarımın bir bölümünü ifade eder.
- Parametrik olmayan istatistik: Hesaplamaları ve prosedürleri bilinmeyen dağılımlara dayanan istatistiksel çıkarsama dalıdır.
Parametrik ve parametrik olmayan istatistikler birbirini tamamlar
Amaçları farklı olduğu için farklı yöntemler kullanırlar. Ancak bunlar birbirini tamamlayan iki daldır. Rastgele bir değişkenin nasıl dağıldığını her zaman kesin olarak bilemeyiz -aslında nadiren yaparız. Bu nedenle, en çok ne tür bir dağıtıma benzediğini bulmak için teknikleri kullanmak gerekir.
Nasıl dağıtıldığını öğrendikten sonra, bu tür dağıtım için özel hesaplamalar ve teknikler yapabiliriz. Örneğin, bir Poisson dağılımındaki ortalama değer, Normal bir dağılımdakiyle aynı şekilde hesaplanmadığından.
Yine de, parametrik istatistiklerin çok daha iyi bilindiğini ve popüler olduğunu belirtmek önemlidir. Çoğu zaman, parametrik olmayan istatistikler kullanmak yerine, doğrudan bir değişkenin tek bir şekilde dağıtıldığı varsayılır. Yani, doğru olduğuna inanılan bir başlangıç hipotezinden yola çıkar. Ancak bir işi titizlikle yapmak istediğimizde emin değilsek parametrik olmayan istatistikler kullanmalıyız.
Aksi takdirde, parametrik istatistik teknikleri ne kadar iyi uygulanırsa uygulansın, sonuçlar kesin olmayacaktır.