Mètode no paramètric

Què significa mètode no paramètric?

El mètode no paramètric fa referència a un tipus d'estadística que no requereix que la població analitzada compleixi certs supòsits o paràmetres. Mètodes estadístics coneguts com ara ANOVA, la correlació de Pearson, la prova t i altres proporcionen informació vàlida sobre les dades que s’analitzen només si la població subjacent compleix determinades hipòtesis. Un dels supòsits més habituals és que les dades de població tenen una "distribució normal".

No obstant això, també es poden aplicar estadístiques paramètriques a poblacions amb altres tipus de distribució coneguts. Les estadístiques no paramètriques no requereixen que les dades de població compleixin els supòsits necessaris per a les estadístiques paramètriques. Per tant, les estadístiques no paramètriques entren en una categoria d’estadístiques a vegades denominada lliure de distribució. Sovint s’utilitzaran mètodes no paramètrics quan les dades de població tenen una distribució desconeguda o quan la mida de la mostra és petita.

Mètode no paramètric explicat

Els mètodes paramètrics i no paramètrics s’utilitzen sovint en diferents tipus de dades. Les estadístiques paramètriques requereixen generalment dades d’interval o de relació. Un exemple d’aquest tipus de dades és l’edat, l’ingrés, l’alçada i el pes en què els valors són continus i els intervals entre valors tenen significat.

En canvi, les estadístiques no paramètriques s’utilitzen generalment sobre dades tan nominals com ordinals. Les variables nominals són variables per a les quals els valors no tenen valor quantitatiu. Les variables nominals comunes en la investigació en ciències socials, per exemple, inclouen el sexe, els valors possibles dels quals són categories discretes, "masculí" i "femení". "Altres variables nominals comunes en la investigació en ciències socials són raça, estat civil, nivell educatiu i estat laboral. (ocupats vers aturats).

Les variables ordinals són aquelles en què el valor suggereix algun ordre. Un exemple de variable ordinària seria si un enquestat de les preguntes preguntés: "A una escala de l'1 al 5, amb 1 d'estar extremadament insatisfet i 5 de molt satisfet, com valoraríeu la vostra experiència amb l'empresa de cable?"

Tot i que les estadístiques no paramètriques tenen l’avantatge d’haver de complir poques hipòtesis, són menys potents que les estadístiques paramètriques. Això significa que potser no mostren una relació entre dues variables quan de fet existeix una.

Les proves comunes no paramètriques inclouen Chi Square, Wilcoxon, la suma de rànquing, la prova Kruskal-Wallis i la correlació de rang-ordre de Spearman.

Comparació de comptes d'inversió Nom del proveïdor Descripció del anunciant × Les ofertes que apareixen a aquesta taula provenen de col·laboracions per les quals Investopedia rep una compensació.

Termes relacionats

Com s’utilitza el test de Wilcoxon La prova Wilcoxon, que es refereix a la prova de la suma de rànquing o a la prova del rànquing signat, és una prova no paramètrica que compara dos grups emparellats. més Com funcionen les estadístiques no paramètriques Les estadístiques no paramètriques es refereixen a un mètode estadístic en què les dades no són necessàries per adaptar-se a una distribució normal. Els rànquings no haurien de canviar. més Per què qüestions de significació estadística La importància estadística fa referència a un resultat que no és probable que es produeixi de forma aleatòria, sinó que és atribuïble a una causa específica. més Mostra Una mostra és una versió més petita i manejable d’un grup més gran. Les mostres s’utilitzen en proves estadístiques quan la mida de la població és massa gran. més Definició de prova T Una prova t és un tipus d’estadística inferencial usada per determinar si hi ha una diferència significativa entre els mitjans de dos grups, que poden estar relacionats en determinades característiques. més La mostra representativa s’utilitza sovint per extrapolar el sentiment més ampli. Una mostra representativa és un subconjunt d’una població que reflecteix les característiques de tota la població. més Enllaços de socis