Ko nozīmē neparametriskā metode?
Neparametriskā metode attiecas uz statistikas veidu, kas neprasa, lai analizējamā populācija atbilstu noteiktiem pieņēmumiem vai parametriem. Plaši pazīstamas statistikas metodes, piemēram, ANOVA, Pīrsona korelācija, t tests un citas, sniedz derīgu informāciju par analizētajiem datiem tikai tad, ja pamatā esošā populācija atbilst noteiktiem pieņēmumiem. Viens no visizplatītākajiem pieņēmumiem ir tāds, ka datiem par iedzīvotājiem ir "normāls sadalījums".
Parametrisko statistiku tomēr var izmantot arī populācijām ar citiem zināmiem izplatības veidiem. Neparametriskajai statistikai nav nepieciešams, lai populācijas dati atbilstu pieņēmumiem, kas nepieciešami parametriskai statistikai. Tāpēc neparametriskā statistika ietilpst statistikas kategorijā, ko dažkārt dēvē arī par izplatīšanu. Bieži tiek izmantotas neparametriskas metodes, ja populācijas datiem nav zināms sadalījums vai kad izlases lielums ir mazs.
Neparametriskā metode izskaidrota
Dažāda veida datiem bieži tiek izmantotas parametriskās un neparametriskās metodes. Parametriskajai statistikai parasti nepieciešami dati par intervālu vai attiecību. Šāda veida datu piemērs ir vecums, ienākumi, augums un svars, kurā vērtības ir nepārtrauktas un intervāliem starp vērtībām ir nozīme.
Turpretī datus, kas ir nomināli vai kārtas, parasti izmanto neparametrisko statistiku. Nominālie mainīgie ir mainīgie, kuru vērtībām nav kvantitatīvas vērtības. Bieži sastopamie nominālie mainīgie, piemēram, sociālo zinātņu pētījumos, ietver dzimumu, kura iespējamās vērtības ir diskrētās kategorijas - "vīrietis" un "sieviete". "Citi bieži sastopamie nominālie mainīgie lielumi sociālo zinātņu pētījumos ir rase, ģimenes stāvoklis, izglītības līmenis un nodarbinātības statuss. (nodarbinātie pret bezdarbniekiem).
Parastie mainīgie ir tie, kuru vērtība norāda uz noteiktu secību. Kārtējā mainīgā piemērs būtu, ja kāds aptaujas dalībnieks jautātu: "Skalā no 1 līdz 5, ja 1 ir ļoti neapmierināts un 5 ir ļoti apmierināts, kā jūs vērtētu savu pieredzi ar kabeļtelevīzijas uzņēmumu?"
Lai arī neparametriskajai statistikai ir tāda priekšrocība, ka tai jāizpilda daži pieņēmumi, tā ir mazāk spēcīga nekā parametriskā statistika. Tas nozīmē, ka tie var neuzrādīt saistību starp diviem mainīgajiem, ja patiesībā viens pastāv.
Parastie neparametriskie testi ietver Či kvadrātu, Vilkoksona ranga vērtības testu, Kruskal-Volisa testu un Spearmana ranga secības korelāciju.
