Шта значи непараметрична метода?
Непараметријска метода односи се на врсту статистике која не захтева да популација која се анализира испуњава одређене претпоставке или параметре. Добро познате статистичке методе као што су АНОВА, Пеарсонова корелација, т тест и друге пружају валидне податке о подацима који се анализирају само ако основна популација испуњава одређене претпоставке. Једна од најчешћих претпоставки је да подаци о популацији имају „нормалну дистрибуцију“.
Параметријска статистика се, међутим, може применити и на популације са другим познатим врстама дистрибуције. Непараметријска статистика не захтева да подаци становништва задовољавају претпоставке потребне за параметријску статистику. Непараметријска статистика, према томе, спада у категорију статистика која се понекад назива и слободном од дистрибуције. Често се користе непараметријске методе када подаци о популацији имају непознату дистрибуцију или када је величина узорка мала.
Објашњен непараметријски метод
Параметријске и непараметријске методе се често користе у различитим врстама података. Параметријска статистика углавном захтева податке о интервалима или омјерима. Пример ове врсте података су старост, приход, висина и тежина у којима су вредности непрекидне и интервали између вредности имају значење.
Насупрот томе, непараметријска статистика се обично користи за податке који су номинални или редовни. Номиналне варијабле су варијабле за које вриједности немају квантитативну вриједност. Уобичајене номиналне променљиве у истраживањима друштвених наука, на пример, укључују пол, чије су могуће вредности дискретне категорије, „мушки“ и „женски.“ „Остале уобичајене номиналне променљиве у истраживањима друштвених наука су раса, брачни статус, ниво образовања и статус запослености. (запослени у односу на незапослене).
Обичне променљиве су оне у којима вредност сугерира неки редослед. Пример редоследне променљиве би био да је испитаник упитао: "На скали од 1 до 5, а 1 је изузетно незадовољан, а 5 изузетно задовољан, како бисте оценили своје искуство са кабловском компанијом?"
Иако непараметријска статистика има предност у томе што мора испунити неколико претпоставки, они су мање моћни од параметарских статистика. То значи да можда неће показати везу између две променљиве, ако у ствари једна постоји.
Уобичајени непараметријски тестови укључују Цхи Скуаре, Вилцокон-ов ранг-зброј теста, Крускал-Валлисов тест и Спеарманову корелацију поретка.
