Сущность параметрических методов анализа
Для характеристики количественных переменных вначале нужно определить, какому закону распределения они подчиняются. Критерии, которые используются для определения закона распределения, носят общее название критериев согласия. Количественные переменные в исследовании проверяются прежде всего на «нормальность» распределения.
Параметрические методы анализа (параметрическая статистика) — методы, основанные на допущении, что выборочная совокупность подчиняется нормальному закону распределения. Их называют параметрическими, так как они описываются определенными числовыми параметрами (среднее значение, дисперсия, SD и т.д.).
Параметрические тесты работают лишь с количественными данными и чувствительны к выбросам.
При выполнении любого из нижеследующих условий нельзя применять параметрические методы:
- значения изучаемого признака имеют распределение, отличное от нормального;
- характер распределения неизвестен;
- имеется малое количество наблюдений;
- переменная имеет номинальную или порядковую шкалу.
В этих случаях выполняются непараметрические тесты, которые будут подробнее рассмотрены в следующей главе.
Кроме того, если при сравнении групп распределение хотя бы одной из них отличается от нормального, то также следует прибегнуть к непараметрическим методам [19].
Смешение или замена одной группы методов другой приводит к искажению выводов по результатам исследования и, как следствие, к разработке неэффективных и потенциально опасных методов диагностики и лечения [20].
В медико-биологических исследованиях лишь сравнительно небольшая доля количественных переменных имеет нормальный закон распределения (около 15–20%) [21], следовательно, параметрические методы встречаются реже непараметрических.