Parametrik istatistik
Parametrik istatistik, verilerin rastgele dağılım esasına uyduğunu kabul eden ve olasılık dağılımı parametrelerine göre çıkarımlar yapan istatistik dalıdır.[1]
En iyi bilinen ilkel istatistik yöntemleri parametriktir [2]. Genellikle parametrik yöntemler, parametrik olmayanlara göre daha fazla kabullenme yaparlar. Ancak bu ekstra kabullenmelerin doğru olduğu durumlarda da, parametrik yöntemler ile daha doğru ve kesin sonuçlar elde edilebilir. Bir başka deyişle, bunların istatistiksel tahmin gücü yüksektir. Ancak bu kabullenmelerin doğru olmadığı durumlarda ise parametrik yöntemlerin sonuçları gayet yanlış yönlendirici olabilir. Diğer taraftan parametrik formüller genellikle daha basit ve hızlıdır [3].
Parametrik olmayan istatistik yöntemleri ise, verinin belirli bir dağılıma ait özellikleri olmadığını kabul ederler ve rastgele dağılım parametrelerine göre kabullenmeler yapmazlar. Bu yöntemler, gözlem değerlerinin yanı sıra gözlem sayılarını da dikkate almaktadırlar. Ayrıca parametrik yöntemlerde her bir değişkenin kendi başına standart dağılım gösteren bir gruba ait olduğu, ancak bir arada sabit bir model üzerine oturması mecburiyeti olmadığı kabul edilir. Böylece model büyüyerek verinin kompleksliğine oturacak bir hal alır. Parametrik olmayan yöntemler ölçümlerin gerçek değerleri yerine yarı kantitatif seviyelerini kullanır ve genellikle sorgulanan koşul hakkında daha az bilgi sahibi olunun durumlarda kullanılır. Bu yöntemler daha az kabullenme yaptıklarından sonuçları daha sabittir. Fakat parametrik yöntemlerin kullanımına uygun durumlarda kullanıldıklarında ise istatistiksel güçleri daha zayıf olacaktır [4].
Kaynakça
- Geisser S, Johnson WM. Modes of Parametric Statistical Inference, John Wiley & Sons, 2006
- DR. Cox. Principles of Statistical Inference, Cambridge University Press, 2006
- Freedman D. Statistical Models: Theory and Practice, Cambridge University Press, 2000
- Corder GW, Foreman DI. Nonparametric Statistics for Non-Statisticians: A Step-by-Step Approach, Wiley, 2009