को प्रकाशित किया गया 12 March 2019

nonparametric विधि

Nonparametric विधि की परिभाषा

Nonparametric विधि आँकड़ों का एक प्रकार की आवश्यकता नहीं है कि कि जनसंख्या विश्लेषण किया जा रहा कुछ मान्यताओं, या मापदंडों को पूरा करने के लिए संदर्भित करता है। इस तरह एनोवा, के रूप में अच्छी तरह से ज्ञात सांख्यिकीय तरीकों पियर्सन की सहसंबंध , टी परीक्षण , और दूसरों विश्लेषण किया जा रहा डेटा केवल यदि अंतर्निहित जनसंख्या कुछ मान्यताओं को पूरा करती है के बारे में मान्य जानकारी प्रदान करते हैं। सबसे आम मान्यताओं की है कि जनसंख्या के आंकड़ों एक है कि “ सामान्य वितरण ।”

पैरामीट्रिक आँकड़े भी दूसरे को जानते वितरण प्रकार के साथ आबादी को लागू किया जा सकता है, तथापि। Nonparametric आंकड़े की आवश्यकता नहीं है कि जनसंख्या डेटा पैरामीट्रिक आँकड़े के लिए आवश्यक मान्यताओं को पूरा। Nonparametric आँकड़े, इसलिए, आंकड़ों का एक वर्ग कभी कभी वितरण से मुक्त रूप में जाना जाता में आते हैं। अक्सर nonparametric विधियों जब जनसंख्या डेटा एक अज्ञात वितरण है, या नमूने का आकार छोटा है जब इस्तेमाल किया जाएगा।

Nonparametric विधि टूट

पैरामीट्रिक और nonparametric विधियों अक्सर डेटा के विभिन्न प्रकार पर किया जाता है। पैरामीट्रिक आँकड़े आम तौर पर अंतराल या अनुपात डेटा की आवश्यकता है। डेटा के इस प्रकार का एक उदाहरण आयु, आय, ऊंचाई और वज़न जिसमें मूल्यों निरंतर कर रहे हैं और मूल्यों के बीच के अंतराल अर्थ है।

इसके विपरीत, nonparametric आंकड़े आम तौर पर है कि नाममात्र या क्रमसूचक डेटा पर किया जाता है। नाममात्र चर चर जिसके लिए मान नहीं मात्रात्मक मूल्य हैं। सामाजिक विज्ञान अनुसंधान के क्षेत्र में आम नाममात्र चर, उदाहरण के लिए, लिंग, जिसका संभावित मान असतत श्रेणियों, “पुरुष” और “महिला।” ‘सामाजिक विज्ञान अनुसंधान के क्षेत्र में अन्य आम नाममात्र चर हैं दौड़, वैवाहिक स्थिति, शिक्षा का स्तर और रोजगार की स्थिति (कर रहे हैं शामिल बनाम बेरोजगार कार्यरत)।

क्रमवार चर उन जो का मान किसी आदेश का सुझाव है। एक क्रमसूचक चर का एक उदाहरण है, तो एक सर्वेक्षण प्रतिवादी से पूछा होगा “1 से 5 तक के पैमाने पर, 1 बेहद असंतुष्ट जा रहा है और 5 अत्यंत संतुष्ट किया जा रहा है, तुम कैसे केबल कंपनी के साथ अपने अनुभव को क्या होगा के साथ?”

nonparametric आंकड़े कुछ मान्यताओं को पूरा करने के लिए होने का लाभ है, फिर भी उन्हें पैरामीट्रिक आँकड़े की तुलना में कम शक्तिशाली हैं। इसका मतलब यह है कि वे दो चर के बीच एक रिश्ता नहीं दिखा सकते हैं, जबकि वास्तव में एक से मौजूद है।

आम nonparametric परीक्षण शामिल ची स्क्वायर , Wilcoxon रैंक राशि परीक्षण, Kruskal वालिस परीक्षण और स्पीयरमैन की रैंक-क्रम सहसंबंध।