Непараметричний метод

Що означає непараметричний метод?

Непараметричний метод відноситься до типу статистики, який не вимагає, щоб сукупність, що аналізується, відповідала певним припущенням або параметрам. Загальновідомі статистичні методи, такі як ANOVA, кореляція Пірсона, t-тест та інші, надають достовірну інформацію про дані, що аналізуються, лише якщо основна сукупність відповідає певним припущенням. Одне з найпоширеніших припущень полягає в тому, що дані про населення мають ” нормальний розподіл “.

Однак параметрична статистика також може застосовуватися до популяцій з іншими відомими типами розподілу. Непараметрична статистика не вимагає, щоб дані сукупності відповідали припущенням, необхідним для параметричної статистики. Отже, непараметрична статистика підпадає під категорію статистики, яку іноді називають нерозподіленою. Часто непараметричні методи застосовуватимуться, коли дані про сукупність мають невідомий розподіл або коли обсяг вибірки невеликий.

Пояснення непараметричного методу

Параметричні та непараметричні методи часто використовуються для різних типів даних. Параметрична статистика, як правило, вимагає даних про інтервали або співвідношення. Прикладом даних цього типу є вік, дохід, зріст і вага, значення яких є безперервними, а інтервали між значеннями мають значення.

На відміну від них, непараметрична статистика, як правило, використовується на даних, що номінальні чи порядкові. Номінальні змінні – це змінні, для яких значення не мають кількісного значення. Наприклад, загальними номінальними змінними в соціальних наукових дослідженнях є стать, чиї можливі значення є дискретними категоріями, “чоловік” і “жінка”. ‘Іншими загальними номінальними змінними в соціальних наукових дослідженнях є раса, сімейний стан, рівень освіти та статус зайнятості (зайнятий проти безробітного).

Порядкові змінні – це ті, у яких значення вказує на певний порядок. Прикладом порядкової змінної може бути, якби респондент опитування запитав: “За шкалою від 1 до 5, причому 1 – вкрай незадоволений, а 5 – вкрай задоволений, як би ви оцінили свій досвід роботи з кабельною компанією?”

Незважаючи на те, що непараметрична статистика має перевагу в тому, що вона повинна відповідати кільком припущенням, вона менш потужна, ніж параметрична статистика. Це означає, що вони можуть не демонструвати зв’язок між двома змінними, коли насправді одна існує.

Поширені непараметричні тести включають Квадрат, критерій суми рангу Вількоксона, критерій Крускала-Уолліса та кореляцію рангового порядку Спірмена.