Непараметричний метод
Непараметричний метод відноситься до типу статистики, яка не вимагає, щоб сукупність, що аналізується, відповідала певним припущенням або параметрам. Відомі статистичні методи, такі як ANOVA, кореляція Пірсона, t-тест та інші, надають достовірну інформацію про дані, що аналізуються, лише якщо базове населення відповідає певним припущенням. Одне з найпоширеніших припущень - це те, що дані про населення мають "нормальний розподіл".
Параметрична статистика також може застосовуватися для популяцій з іншими відомими типами поширення. Непараметрична статистика не вимагає, щоб дані населення відповідали припущенням, необхідним для параметричної статистики. Непараметрична статистика, отже, підпадає під категорію статистики, яку іноді називають вільною від розповсюдження. Часто непараметричні методи застосовуватимуться, коли дані популяції мають невідомий розподіл або коли розмір вибірки невеликий.
Непараметричний пояснений спосіб
Параметричні та непараметричні методи часто використовуються для різних типів даних. Параметрична статистика, як правило, вимагає даних про інтервали або співвідношенні. Прикладом такого типу даних є вік, дохід, зріст і вага, у яких значення є безперервними, а інтервали між значеннями мають значення.
Навпаки, непараметрична статистика зазвичай використовується для даних, номінальних або порядкових. Номінальні змінні - це змінні, для яких значення не мають кількісного значення. Наприклад, поширені номінальні змінні в соціальних наукових дослідженнях включають стать, чиї можливі значення - це дискретні категорії, "чоловіки" та "жінки". "Іншими поширеними номінальними змінними в соціальних наукових дослідженнях є раса, сімейний стан, рівень освіти та статус зайнятості". (працевлаштовані проти безробітних).
Ординальні змінні - це ті, у яких значення наводить певний порядок. Прикладом порядкової змінної може бути, якби респондент запитував: "За шкалою від 1 до 5, 1 - вкрай незадоволений, а 5 - надзвичайно задоволений, як би ви оцінили свій досвід роботи з кабельною компанією?"
Хоча непараметрична статистика має перевагу в тому, що потрібно виконати кілька припущень, вони менш потужні, ніж параметрична статистика. Це означає, що вони можуть не виявляти зв’язок між двома змінними, коли насправді одна існує.
Поширені непараметричні тести включають в себе квадрат Чі, тест Вілкоксона за ранговою сумою, тест Крускала-Уолліса та співвідношення рангового порядку Спірмена.
Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.