Se você ainda não sabe as diferenças entre testes não paramétricos e testes paramétricos, fique tranquilo. Neste artigo, explicaremos tudo o que você precisa saber.
O que são testes não paramétricos e testes paramétricos?
Testes não paramétricos e testes paramétricos são dois tipos de métodos estatísticos utilizados para analisar dados, mas diferem em suas suposições e aplicações.
Os testes não paramétricos são métodos estatísticos que não assumem uma distribuição específica para os dados. Eles são flexíveis e podem ser usados quando os dados não seguem uma distribuição normal.
São adequados para dados ordinais, categóricos ou quando os pressupostos dos testes paramétricos não são atendidos, embora possam ter menor poder estatístico em comparação com testes paramétricos. Exemplos incluem o Teste de Mann-Whitney, o Teste de Kruskal-Wallis e o Teste de Wilcoxon.
Por outro lado, os testes paramétricos são métodos estatísticos que assumem que os dados seguem uma distribuição específica, geralmente a distribuição normal. Eles requerem que os dados sejam numéricos e normalmente distribuídos.
Quando esses pressupostos são atendidos, os testes paramétricos geralmente fornecem resultados mais precisos e têm maior poder estatístico. Eles funcionam melhor com amostras grandes, onde a distribuição dos dados tende a ser mais normal. Exemplos incluem o Teste t de Student, a ANOVA e o Teste de regressão linear.
Diferenças entre testes não paramétricos e testes paramétricos
| Testes não paramétricos | Testes paramétricos |
|---|---|
| Maior poder estatístico. | Menor poder estatístico. |
| Eles são aplicados a variáveis categóricas. | Eles são aplicados a variáveis normais ou de intervalo. |
| Eles são usados para pequenas amostras. | Eles são usados para amostras grandes. |
| A forma de distribuição dos dados não é conhecida. | Sua distribuição de dados está normal. |
| Eles não fazem muitas suposições. | Eles fazem muitas suposições. |
| Eles exigem uma condição de validade inferior. | Eles exigem uma condição maior de validade. |
| Maior probabilidade de erros. | Menor probabilidade de erros. |
| O cálculo é menos complicado de fazer. | O cálculo é complicado de fazer. |
| As hipóteses são baseadas em intervalos, mediana e frequência dos dados. | As hipóteses são baseadas em dados numéricos. |
| Os cálculos não são exatos. | Os cálculos são muito exatos. |
| Considere os valores ausentes para obter informações. | Não leva em consideração valores faltantes para obter informações. |
Antes de aplicar testes não paramétricos ou testes paramétricos, é importante conhecer aspectos como o objetivo da pesquisa, o tamanho da população e a escala que será utilizada para mensurar os dados.
É provável que os dados não cumpram os requisitos de um teste paramétrico, sendo necessário escolher um teste não paramétrico, ou seja, quando o tamanho da amostra é pequeno ou a distribuição não é normal.
Outro fator a ser considerado é que, embora os testes paramétricos possam lidar com uma distribuição anormal em alguns casos, os testes não paramétricos possuem suposições extremamente rígidas que não podem ser ignoradas.
Finalmente, se o tamanho da amostra for pequeno, os resultados provavelmente não serão alcançados utilizando um teste não paramétrico. Quando a população não é muito grande, as chances de identificar um efeito significativo são menores.
