パラメトリック手法とノンパラメトリック手法の違い

パラメトリック手法とは

パラメトリック手法とは、「与えられた母集団が何らかの分布に従っている前提がある」ときに使う手法です。

この時の何らかの分布とは大抵の場合は正規分布を指します。

正規分布に従う母集団の例としては人間の身長と体重などがあります。

パラメトリック手法の代表例として、t検定があります。

パラメトリック手法の特徴

パラメトリック手法は、母集団が正規分布に従っていないと使用することができません。

そのため、全く新しい種類の母集団にパラメトリック手法を用いることはできません。

このような制限がある代わりに、パラメトリック手法は精度の高い結果を出すことができます。

ノンパラメトリック手法とは

ノンパラメトリック手法とは「与えられた母集団について何らかの分布に従っている前提がない」ときに使う手法です。

さらに厳密に書くと「与えられた母集団について一切の仮定を設けずに行われる手法」のことです。

ノンパラメトリック手法の代表例としてカイ二乗検定、ウィルコクソンの順位和検定、 Mann–WhitneyのU検定などがあります。

ノンパラメトリック手法の特徴

ノンパラメトリック手法は仮定もなく使用することができるため、どんな母集団にも使用することができます。

その代わりに、結果の精度はパラメトリック手法に比べると低くなる傾向にあります。

それでもパラメトリック手法を使えない母集団に使える手法群なのでノンパラメトリック手法は人気です。

※パラメトリック手法を使える母集団に対してもノンパラメトリック手法を使うことができます。