Mi az a nem paraméteres teszt?

A nem paraméteres teszt egy olyan statisztikai hipotézis -tesztelés, amely nem feltételezi a normál eloszlást.Ezért a nem paraméteres teszteket néha eloszlásmentesnek nevezik.A nem paraméteres teszt robusztusabb, mint a standard teszt, általában kisebb mintákat igényel, kevésbé valószínű, hogy a távoli megfigyelések befolyásolják, és kevesebb feltételezéssel alkalmazhatók.Másrészt a nem paraméteres tesztek kevésbé lehetnek hatékonyak, mint a szokásos társaik, különösen akkor, ha a populáció valóban eloszlik.A nem paraméteres tesztelés különösen hatékony a frekvenciákkal és az arányokkal foglalkozó kérdéseknél.Ha a minta paraméter vagy paraméterek közötti különbség mdash;Általában az átlag és/vagy a variancia mdash;Elég nagy, akkor a tesztmintát úgy lehet megítélni, hogy különbözik a kontrollpopulációtól.Az ilyen parametrikus tesztelés megköveteli, hogy a paraméterek normál eloszlásból származnak.

Matematikailag bebizonyították, hogy a 30 vagy annál nagyobb minta nagysága megközelítőleg úgy viselkedik, mint egy normál eloszlás, tehát ezt a követelményt általában feltételezik.Ha azonban a feltételezés nem indokolt, akkor a tesztelés eredményei nem érvényesek.A nem paraméteres tesztelés elkerüli ezt a feltételezést.Ha a minta és a kontrollpopulációk azonosak, és ha az adatokat helyesen gyűjtik, akkor a kategóriák vagy a rangsorolás közötti különbségek szigorúan a véletlen eredményei.Ha annak a valószínűsége, hogy ezek a különbségek véletlenszerű esélyekkel, más néven p-értéknek hívhatók, kevesebb, mint a választott szignifikáns valószínűség, általában 5 % vagy 1 százalék, akkor a tesztelő elutasítja azt a hipotézist, miszerint a minta és a kontrollpopulációk a populációk.ugyanaz, és arra a következtetésre jut, hogy különböznek egymástól.Ha csak egy frekvenciakészletet vizsgálnak meg, ezt gyakran a megfelelő jóság tesztnek nevezik, és annak meghatározására használják, hogy a megfigyelt frekvenciák illeszkednek-e a várt tartományban.Például egy illeszkedés jó tesztje felhasználható annak meghatározására, hogy a rulett táblázatot a táblázat eredményeivel összehasonlították-e az eredményekkel, amelyeket a valószínűségi elmélet előrejelzéssel vagy annak meghatározására, hogy a fejfájás-gyógyszer hatékony-e az emberek arányának összehasonlításával, akiknek a fejfájása a fejfájás arányátjavult a gyógyszeren azon emberek arányában, akiknek fejfájása javult, amikor placebót szedtek.Ha két frekvenciát vizsgálunk, akkor a chi-négyzet nem paraméteres teszt felhasználható a tényezők korrelációjának vagy függetlenségének tesztelésére.A politikai közvélemény -kutatók gyakran a társadalmi, gazdasági vagy demográfiai tényezők és a politikai hiedelmek közötti összefüggést keresik, például annak megismerésére, hogy van -e összefüggés az ember oktatásában, és hogy jóváhagyja -e a megválasztott tisztviselő teljesítményét.

Egy másik nem paraméteres teszt aWilcoxon rangsor összeg teszt, amelyet általában ugyanabban a helyzetben használnak, mint a standard paraméteres hipotézis tesztelés.Ahelyett, hogy megvizsgálnák az egyes minták átlagát, a Wilcoxon -teszt az egyes értékek rangsorát vizsgálja, ha a két mintát a legkevesebbtől a legnagyobbig rendezik.Ha a két minta azonos, akkor minden csoportot egyenletesen kell szétszórni a rangsoron.Ha az egyik csoport a rangsor alsó vagy felső végén van csoportosítva, ez azt jelzi, hogy a két csoport különbözik.

Tegyük fel például, hogy valaki meg akarta határozni, hogy az animációs filmek hosszabbak-e vagy rövidebbek-e, mint a nem animált filmek.A standard teszthez meghatározza az átlagos DU -tAnimált filmek mintájának és élő fellépésű filmek mintájának adagja, és hasonlítsa össze a különbséget a minták varianciájával.A Wilcoxon nem paraméteres teszthez a filmidőket a legkevesebbtől a legnagyobbig helyezik el, és az animációs filmek sorát összegezzük.

A személy kiszámíthatja annak valószínűségét, hogy a rangsor összege ilyen méretű vagy kisebb lenne, ha meghatározza a lehetséges sorrendek számát egy adott rangsorral és a lehetséges megrendelések teljes számát, egy olyan számítás, amely egyszerű, ha elegendő brutális erő kiszámítási szilárdságot kap.Két apró, hat filmből álló mintával már 924 lehetséges rangsorolási elrendezés létezik, ez a szám gyorsan sokkal nagyobb növekszik, amikor a filmeket hozzáadják.Alternatív megoldásként vannak olyan publikált táblák, amelyek az adott mintamérethez adott rangsoroknak megfelelő valószínűségeket adnak.Ezek megtalálhatók a statisztikai szövegekben vagy az online.

A nem paraméteres tesztelés növekvő terület.Bármely területen alkalmazható, ahol a hagyományos statisztikákat is használják.Az alkalmazások különösen gyakoriak a társadalomtudományban és az orvostudományban, különösen akkor, ha a normál eloszlás nem alkalmazható.