Publiserat på 12 March 2019

nonparametric Metod

DEFINITION av Nonparametric Metod

Nonparametric metod hänför sig till en typ av statistik som inte kräver att befolkningen som analyseras uppfyller vissa antaganden, eller parametrar. Välkända statistiska metoder såsom ANOVA, Pearsons korrelations , t-test , och andra ger giltig information om data som analyseras endast om den underliggande populationen uppfyller vissa antaganden. En av de vanligaste antagandena är att befolkningsdata har en “ normalfördelning “.

Parametrisk statistik kan också appliceras på populationer med andra kända typer distributions, dock. Icke-parametrisk statistik kräver inte att de befolkningsdata uppfyller de antaganden som krävs för parametriska statistik. Icke-parametrisk statistik, därför faller i en kategori av statistik som ibland kallas distributionsfria. Ofta icke-parametriska metoder kommer att användas när populationens uppgifter har en okänd fördelning, eller när provstorleken är liten.

Bryta ner Nonparametric Metod

Parametriska och icke-parametriska metoder används ofta på olika typer av data. Parametrisk statistik kräver i allmänhet intervall eller förhållandedata. Ett exempel på denna typ av data är ålder, inkomst, längd och vikt, i vilken värdena är kontinuerliga och intervallen mellan värden har mening.

Däremot är icke-parametrisk statistik används vanligtvis på data som nominella eller ordnings. Nominella variabler är variabler för vilka värden har inga kvantitativa värde. Vanliga nominella variabler i samhällsvetenskaplig forskning, till exempel, inkludera kön, vars möjliga värden är diskreta kategorier, “manliga” och “kvinnliga”.’ Andra vanliga nominella variabler i samhällsvetenskaplig forskning är ras, civilstånd, utbildningsnivå och sysselsättningsstatus ( sysselsatt kontra arbetslösa).

Ordning variabler är sådana där värdet antyder viss ordning. Ett exempel på en ordnings variabel skulle vara om en undersökning respondent frågade: “På en skala från 1 till 5, där 1 är mycket missnöjda och 5 är extremt nöjd, hur skulle du betygsätta din upplevelse med kabelbolaget?”

Även icke-parametrisk statistik har fördelen av att ha för att möta några antaganden, de är mindre kraftfull än parametrisk statistik. Detta innebär att de inte kan visa ett samband mellan två variabler när i själva verket det finns en sådan.

Vanliga icke-parametriska tester inkluderar Chi Square , Wilcoxon rangsummetest, Kruskal-Wallis test och Spearmans rank-order korrelation.