Metoda nonparametrică
Metoda nonparametrică se referă la un tip de statistică care nu necesită ca populația analizată să îndeplinească anumite ipoteze sau parametri. Metode statistice cunoscute, cum ar fi ANOVA, corelația lui Pearson, testul t și altele furnizează informații valide despre datele analizate numai dacă populația de bază îndeplinește anumite presupuneri. Una dintre cele mai comune presupuneri este că datele privind populația au o „distribuție normală”.
Totuși, statisticile parametrice pot fi aplicate și populațiilor cu alte tipuri de distribuție cunoscute. Statisticile nonparametrice nu necesită ca datele privind populația să îndeplinească ipotezele necesare statisticilor parametrice. Prin urmare, statisticile nonparametrice se încadrează într-o categorie de statistici denumite uneori fără distribuție. Adesea se vor folosi metode nonparametrice atunci când datele despre populație au o distribuție necunoscută sau când dimensiunea eșantionului este mică.
Metoda nonparametrică explicată
Metodele parametrice și nonparametrice sunt adesea utilizate pe diferite tipuri de date. Statisticile parametrice necesită, în general, date despre intervale sau raporturi. Un exemplu de acest tip de date este vârsta, venitul, înălțimea și greutatea în care valorile sunt continue și intervalele dintre valori au semnificație.
În schimb, statisticile nonparametrice sunt utilizate în mod obișnuit pe date nominale sau ordinale. Variabilele nominale sunt variabile pentru care valorile nu au valoare cantitativă. Variabilele nominale comune în cercetarea științelor sociale, de exemplu, includ sexul, ale cărui valori posibile sunt categorii discrete, „masculin” și „feminin”. „Alte variabile nominale comune în cercetarea științelor sociale sunt rasa, starea civilă, nivelul educațional și statutul ocupării forței de muncă. (angajați față de șomeri)
Variabilele ordinale sunt cele în care valoarea sugerează o anumită ordine. Un exemplu de variabilă ordinală ar fi dacă un respondent sondaj ar întreba: „La o scară de la 1 la 5, cu 1 fiind extrem de nemulțumit și 5 fiind extrem de satisfăcut, cum ați aprecia experiența dvs. cu compania de cablu?”
Deși statisticile nonparametrice au avantajul că trebuie să îndeplinească puține presupuneri, acestea sunt mai puțin puternice decât statisticile parametrice. Aceasta înseamnă că acestea nu pot arăta o relație între două variabile atunci când există de fapt una.
Testele nonparametrice obișnuite includ Chi Square, testul de rang-sumă Wilcoxon, testul Kruskal-Wallis și corelația rang-ordine Spearman.
Compararea conturilor de investiții Denumirea furnizorului Descrierea divulgatorului de publicitate × Ofertele care apar în acest tabel provin din parteneriate de la care Investopedia primește compensații.