2) непараметрические
3) параметрические (верно)
4) доказательные
Объяснение:
Одним из наиболее важных аспектов статистики является выбор подходящего метода анализа данных. Существует два основных класса статистических методов: параметрические и непараметрические.
Параметрические методы
Параметрические методы основаны на предположении о распределении данных. Это означает, что данные должны иметь определенную форму распределения, например, нормальное распределение. Параметры этого распределения могут быть оценены с использованием выборочных данных и затем использоваться для принятия решений и сделанных выводов.
Параметрические методы обладают большей статистической мощностью, чем непараметрические. Они позволяют точнее определять закономерности в данных и выделять более значимые различия между группами.
Непараметрические методы
Непараметрические методы не основаны на предположении о распределении данных. Они используют меньше информации, чем параметрические методы, но они могут быть более универсальными и могут применяться к широкому спектру данных.
Непараметрические методы обладают меньшей статистической мощностью, чем параметрические, но они более устойчивы к выбросам и не требуют строгого предположения о распределении данных.
Как выбрать подходящий метод?
При выборе подходящего статистического метода следует учитывать следующие факторы:
- Тип данных: категориальные или количественные
- Распределение данных: нормальное или нет
- Цель исследования: тестирование гипотез, анализ зависимостей и т.д.
Таким образом, выбор между параметрическими и непараметрическими методами зависит от природы данных и цели исследования.
Статистическая мощность – это вероятность того, что статистический критерий обнаружит эффект на основании сравнения двух выборок. Чем выше мощность статистического критерия, тем более вероятно, что он определит различия между выборками в случае, если таковые имеются.
Существуют два типа статистических методов: параметрические и непараметрические. Параметрические методы основаны на предположении о распределении данных в выборке. Непараметрические методы не делают никаких допущений о распределении данных.
Методы параметрической статистики обладают большей мощностью, поскольку они используют более точную информацию о данных. Также параметрические методы позволяют использовать широкий спектр статистических тестов для анализа данных.
Однако, параметрические методы имеют ограничения в том случае, если данные не соответствуют предполагаемому распределению. В этом случае, непараметрические методы могут быть более подходящим выбором.
Поэтому выбор между параметрическими и непараметрическими методами должен зависеть от характеристик исследования и наличия или отсутствия допущений о распределении данных.
Параметрические методы статистической обработки данных предполагают, что данные распределены по определенному закону, описываемому параметрами этого распределения. Такие методы позволяют учитывать большое количество факторов и составлять сложные модели зависимости между ними. В результате этого можно добиться более точных выводов и более высокой мощности статистического теста.
Однако для применения параметрических методов необходимо выполнение определенных требований к данным, что может быть достаточно сложным для некоторых видов исследований. Кроме того, при выборе распределения для описания данных необходимо учитывать их особенности, в противном случае результаты могут быть неточными и неправильными.
Независимо от выбора метода статистической обработки данных, очень важно знать свои данные и правильно интерпретировать результаты анализа. Правильное использование статистических методов может помочь в принятии важных решений на основе данных и повысить качество научных исследований.