Ոչ պարամետրիկ ընդդեմ պարամետրային թեստեր

Կենսաբանական տվյալները վճռորոշ դեր են խաղում կենսաբանական տվյալների վերլուծության և մեկնաբանման գործում: Երբ խոսքը վերաբերում է վիճակագրական թեստերին, գոյություն ունի երկու հիմնական մոտեցում՝ ոչ պարամետրիկ և պարամետրական թեստեր: Այս մեթոդների և դրանց կիրառման տարբերությունների ըմբռնումը կարևոր է կենսաբժշկական հետազոտություններում տեղեկացված որոշումներ կայացնելու համար: Այս հոդվածում մենք կուսումնասիրենք ոչ պարամետրային և պարամետրային թեստերի հիմնական ասպեկտները, դրանց առավելություններն ու թերությունները և դրանց հետևանքները կենսավիճակագրության մեջ:

Որո՞նք են ոչ պարամետրիկ և պարամետրիկ թեստերը:

Պարամետրային թեստերը , որոնք նաև հայտնի են որպես պարամետրային վիճակագրություն , հիմնված են բնակչության բաշխման վերաբերյալ որոշակի ենթադրությունների վրա, ինչպիսիք են նորմալությունը և շեղումների միատարրությունը: Այս թեստերը հաճախ ներառում են այնպիսի պարամետրեր, ինչպիսիք են միջոցները և ստանդարտ շեղումները, և օգտագործվում են բնակչության բնութագրերի վերաբերյալ եզրակացություններ անելու համար:

Մյուս կողմից, ոչ պարամետրիկ թեստերը բաշխումից զերծ մեթոդներ են, որոնք չեն հիմնվում պոպուլյացիայի պարամետրերի վերաբերյալ հատուկ ենթադրությունների վրա: Այս թեստերն օգտագործվում են, երբ տվյալները չեն համապատասխանում պարամետրային թեստերի պահանջներին կամ երբ հետազոտական ​​հարցերը չեն համընկնում պարամետրային վիճակագրության ենթադրությունների հետ:

Առավելություններն ու թերությունները

Պարամետրային թեստեր.

• Առավելությունները:

1. Ավելի մեծ վիճակագրական հզորություն. Պարամետրային թեստերը հաճախ ավելի հզոր են, երբ ենթադրությունները բավարարվում են, ինչը թույլ է տալիս հայտնաբերել ավելի փոքր ազդեցություններ:

2. Ավելի ճշգրիտ գնահատումներ. ընտրանքի ավելի մեծ չափերի և նորմալ բաշխման դեպքում պարամետրային թեստերը տալիս են պոպուլյացիայի պարամետրերի ավելի ճշգրիտ գնահատականներ:

• Թերությունները:

1. Ենթադրություններից կախվածություն. Պարամետրային թեստերը զգայուն են բաշխման ենթադրությունների խախտումների նկատմամբ, ինչը կարող է հանգեցնել կողմնակալ արդյունքների:

2. Նմուշի չափի պահանջներ. Պարամետրային թեստերը կարող են պահանջել ավելի մեծ նմուշի չափեր՝ ենթադրություններին համապատասխանելու համար՝ դրանք դարձնելով ավելի քիչ իրագործելի փոքր ուսումնասիրությունների համար:

Ոչ պարամետրիկ թեստեր.

• Առավելությունները:

1. Կայունություն. ոչ պարամետրիկ թեստերն ամուր են բաշխման ենթադրությունների խախտումների համար՝ դրանք հարմարեցնելով շեղված կամ ոչ նորմալ տվյալների համար:

2. Կիրառելիություն. ոչ պարամետրիկ թեստերը կարող են օգտագործվել հետազոտական ​​սցենարների լայն շրջանակում՝ դարձնելով դրանք բազմակողմանի և ճկուն:

• Թերությունները:

1. Ավելի ցածր հզորություն. ոչ պարամետրիկ թեստերը կարող են ավելի ցածր վիճակագրական հզորություն ունենալ՝ համեմատած պարամետրային թեստերի հետ, հատկապես ավելի մեծ նմուշի չափերի և տվյալների նորմալ բաշխման դեպքում:

2. Ավելի քիչ ճշգրիտ գնահատականներ. իրենց բաշխումից զերծ բնույթի պատճառով ոչ պարամետրային թեստերը կարող են ապահովել բնակչության պարամետրերի ավելի քիչ ճշգրիտ գնահատականներ:

Կիրառումներ կենսավիճակագրության մեջ

Կենսաբանական վերլուծությունները հաճախ ներառում են տարբեր տեսակի տվյալներ, ներառյալ կենսաբանական չափումները և կլինիկական արդյունքները: Ոչ պարամետրային և պարամետրային թեստերի ընտրությունը կախված է տվյալների բնույթից և հետազոտական ​​հարցերից:

Պարամետրային թեստերը սովորաբար կիրառվում են, երբ տվյալները սովորաբար բաշխված են և պարամետրային վիճակագրության ենթադրությունները բավարարված են: Օրինակ, կլինիկական փորձարկումներում պարամետրային թեստերը կարող են օգտագործվել բուժման և վերահսկման խմբերի միջև շարունակական փոփոխականների միջինները համեմատելու համար:

Մյուս կողմից, ոչ պարամետրիկ թեստերը նախընտրելի են, երբ տվյալները խախտում են պարամետրային թեստերի ենթադրությունները, օրինակ՝ երբ գործ ունենք սովորական կամ շեղված տվյալների հետ: Գենետիկական հետազոտություններում ոչ պարամետրիկ թեստերը կարող են օգտագործվել գենետիկ մարկերների և հիվանդությունների նկատմամբ զգայունության միջև կապը գնահատելու համար:

Եզրակացություն

Ե՛վ ոչ պարամետրիկ, և՛ պարամետրային թեստերն ունեն յուրահատուկ ուժեղ և թույլ կողմեր, և դրանց ընտրությունը կախված է տվյալների հատուկ բնութագրերից և հետազոտության նպատակներից: Կենսավիճակագրության ոլորտում այս երկու մոտեցումների միջև եղած տարբերությունների ըմբռնումը կարևոր է կենսաբանական և կենսաբժշկական տվյալների խիստ և հուսալի վերլուծություններ իրականացնելու համար: