Statystyka w prosty sposób
8. wydanie poprawione (marzec 2026) - wiele obrazowych przykładów - tylko 8,99 €
Testy parametryczne i nieparametryczne
Autor: Dr. Hannah Volk-Jesussek
Zaktualizowano:
Czym są testy parametryczne i nieparametryczne?
Jeśli chcesz obliczyć test hipotezy, musisz najpierw sprawdzić założenia tego testu. Testy parametryczne opierają się na określonych założeniach dotyczących danych lub modelu. Często jednym z nich jest rozkład normalny, na przykład rozkład wyników w grupach albo rozkład reszt. Gdy założenia testu parametrycznego nie są spełnione, można rozważyć odpowiedni test nieparametryczny.
Testy parametryczne
Jeśli spełnione są odpowiednie założenia, można stosować testy parametryczne, takie jak test t, ANOVA lub korelacja Pearsona.
Testy nieparametryczne
Testy nieparametryczne można stosować między innymi wtedy, gdy nie są spełnione założenia odpowiedniego testu parametrycznego. Są to na przykład test U Manna-Whitneya lub test Wilcoxona.
Centralne twierdzenie graniczne
Centralne twierdzenie graniczne mówi, że wraz ze wzrostem liczebności próby rozkład średnich z wielu prób zbliża się do rozkładu normalnego. Nie oznacza to, że dane w próbie stają się normalne po przekroczeniu 30 obserwacji. To, czy przybliżenie jest wystarczające, zależy między innymi od rozkładu danych i zastosowanego testu.
Testy nieparametryczne są przydatne na przykład dla danych porządkowych albo wtedy, gdy założenia odpowiedniego testu parametrycznego są wyraźnie naruszone. Nie wymagają zwykle tak szczegółowych założeń dotyczących rozkładu, ale również mają własne warunki stosowania.
Testy parametryczne mają jednak większą moc statystyczną niż testy nieparametryczne, jeśli spełnione są ich założenia. Dlatego wybór testu powinien zależeć od pytania badawczego, skali pomiaru i właściwości danych.
Uwaga: normalność jest tylko jednym z kilku założeń, dlatego ważne jest, aby sprawdzić wszystkie założenia danego testu. Więcej szczegółów znajdziesz w naszych szczegółowych samouczkach, np. dotyczących testów t lub ANOVA.
Przegląd testów parametrycznych i nieparametrycznych
Poniższa tabela zawiera najczęściej stosowane testy parametryczne i nieparametryczne. W zależności od liczby prób oraz tego, czy są one zależne czy niezależne, dostępny jest odpowiedni test parametryczny i nieparametryczny.
| Testy parametryczne | Testy nieparametryczne | |
|---|---|---|
| Jedna próba | Test t dla jednej próby | Test Wilcoxona dla jednej próby |
| Dwie próby zależne | Test t dla prób zależnych | Test Wilcoxona |
| Dwie próby niezależne | Test t dla prób niezależnych | Test U Manna-Whitneya |
| Więcej niż dwie próby niezależne | Jednoczynnikowa ANOVA | Test Kruskala-Wallisa |
| Więcej niż dwie próby zależne | ANOVA z powtarzanymi pomiarami | Test Friedmana |
| Korelacja między dwiema zmiennymi | Korelacja Pearsona | Korelacja Spearmana |
Obliczanie testów parametrycznych i nieparametrycznych w numiqo
Testy parametryczne i nieparametryczne można obliczyć bezpośrednio online tutaj, na numiqo.com. Wystarczy przejść do kalkulatora testów hipotez i wybrać zmienne, które chcesz zbadać. Następnie możesz wybrać, czy chcesz obliczyć test parametryczny czy nieparametryczny.
Korzystając z numiqo, możesz także sprawdzić założenia testu hipotezy. Jeśli założenia nie są spełnione, możesz wybrać opcję „Test nieparametryczny”, aby obliczyć odpowiedni test alternatywny.
Tutaj dowiesz się, jak sprawdzić, czy Twoje dane mają rozkład normalny.
Statystyka w prosty sposób
- wiele obrazowych przykładów
- idealna do egzaminów i prac dyplomowych
- statystyka w prosty sposób na 464 stronach
- 8. poprawione wydanie (marzec 2026)
Tylko 8,99 €
Bezpłatny fragment
"Napisana bardzo prosto"
"Prościej się nie da"
"Tyle pomocnych przykładów"