Опубліковано в 12 March 2019

непараметрический метод

ВИЗНАЧЕННЯ непараметрического методу

Непараметричний метод відноситься до типу статистики , який не вимагає, щоб населення аналізованого відповідати певним умовам, або параметри. Добре відомі статистичні методи , такі як ANOVA, кореляції Пірсона , т тест , і інші надають достовірну інформацію про дані аналізуються тільки якщо основне населення зустрічає певні припущення. Одним з найбільш поширених припущень про те , що демографічні дані мають « нормальний розподіл

Параметричні статистичні дані також можуть бути застосовані до населення з іншими відомими типами розподілу, однак. Непараметричні статистичні дані не вимагають, щоб демографічні дані відповідають припущеннями, необхідні для параметричної статистики. Непараметричні статистики, отже, потрапляють в категорію статистики іноді називають розподілом вільним. Часто непараметричні методи будуть використовуватися, коли дані населення має невідоме розподіл, або коли розмір вибірки малий.

Ламаючи непараметрический метод

Параметричні і непараметричні методи часто використовуються на різних типах даних. Параметричні статистичні дані зазвичай вимагають інтервал або співвідношення даних. Приклад цього типу даних є вік, дохід, зріст і вагу, в якому значення є безперервними і інтервали між значеннями мають сенс.

На противагу цьому , непараметричні статистичні дані , як правило , використовуються на даних, номінальний або порядковий номер . Номінальні змінні є змінними , для яких значення мають не кількісне значення. Звичайні іменні змінні в дослідженнях в області соціальних наук, наприклад, включають в себе секс, чиї можливих значення є дискретною категорією, «чоловічий» і «жіночий» . »Інший загальною номінальною змінною в дослідженні соціальних наук є раса, сімейний стан, рівень освіти і статус зайнятості ( зайнятих по порівнянні з безробітними).

Порядкові змінні є ті, в яких значення припускає деякий порядок. Прикладом порядкової змінної буде, якщо опитування респондент запитав: «За шкалою від 1 до 5, де 1 Вкрай незадоволений і 5 будучи надзвичайно Задоволений, як би ви оцінили свій досвід роботи з кабельною компанією?»

Хоча непараметричні статистичні дані мають перевагу в тому, щоб зустріти кілька припущень, вони є менш потужними, ніж параметричні статистики. Це означає, що вони не можуть показати зв’язок між двома змінними, коли насправді він існує.

Загальні непараметричні тести містять хі - квадрат , Уилкоксона тест суми рангів, тест Круськала-Уолліса і кореляції рангів Спірмена порядку.