Metoda neparametrică
Ce înseamnă metoda nonparametrică?
Metoda neparametrică se referă la un tip de statistică care nu necesită ca populația analizată să îndeplinească anumite ipoteze sau parametri. Metode statistice bine cunoscute, cum ar fi ANOVA, corelația Pearson, testul t și altele oferă informații valabile despre datele analizate numai dacă populația subiacentă îndeplinește anumite ipoteze. Una dintre cele mai frecvente ipoteze este că datele populației au o „ distribuție normală ”.
Cu toate acestea, statisticile parametrice pot fi aplicate și populațiilor cu alte tipuri de distribuție cunoscute. Statisticile neparametrice nu necesită ca datele populației să îndeplinească ipotezele necesare pentru statisticile parametrice. Prin urmare, statisticile neparametrice se încadrează într-o categorie de statistici denumite uneori fără distribuție. Adesea vor fi utilizate metode neparametrice atunci când datele despre populație au o distribuție necunoscută sau când dimensiunea eșantionului este mică.
Metoda nonparametrică explicată
Metodele parametrice și neparametrice sunt adesea utilizate pe diferite tipuri de date. Statisticile parametrice necesită, în general, date privind intervalul sau raportul. Un exemplu al acestui tip de date este vârsta, venitul, înălțimea și greutatea în care valorile sunt continue și intervalele dintre valori au semnificație.
În schimb, statisticile neparametrice sunt de obicei utilizate pe date care sunt nominale sau ordinale. Variabilele nominale sunt variabile pentru care valorile nu au valoare cantitativă. Variabilele nominale obișnuite 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 de educație și starea de muncă (angajat versus șomer).
Variabilele ordinale sunt cele în care valoarea sugerează o anumită ordine. Un exemplu de variabilă ordinală ar fi dacă un respondent la sondaj ar întreba: „Pe o scară de la 1 la 5, 1 fiind extrem de nemulțumit și 5 fiind extrem de mulțumit, cum ați evalua experiența dvs. cu compania de cablu?”
Deși statisticile neparametrice au avantajul că trebuie să îndeplinească câteva ipoteze, ele sunt mai puțin puternice decât statisticile parametrice. Aceasta înseamnă că este posibil să nu prezinte o relație între două variabile atunci când există de fapt una.
Testele neparametrice obișnuite includ Chi Square, testul Wilcoxon al sumei de rang, testul Kruskal-Wallis și corelația Spearman a rangului.