Непараметријски тестови - преглед, разлози за употребу, типови

У статистици су непараметријски тестови методе статистичке анализе које не захтевају расподелу како би се испуниле потребне претпоставке које треба анализирати (посебно ако подаци нису нормално распоређени). Из тог разлога се понекад називају тестовима без дистрибуције. Непараметријски тестови служе као алтернатива параметарским тестовима као што су Т-тест или АНОВА који се могу применити само ако основни подаци задовољавају одређене критеријуме и претпоставке.

Непараметарска испитивања

Имајте на уму да се непараметријски тестови користе као алтернативна метода параметарским тестовима, а не као њихова замена. Другим речима, ако подаци испуњавају потребне претпоставке за извођење параметарских испитивања, мора се применити одговарајући параметарски тест.

Поред тога, у неким случајевима, чак и ако подаци не испуњавају неопходне претпоставке, али је величина узорка података довољно велика, и даље можемо применити параметарске тестове уместо непараметријских тестова.

Разлози за употребу непараметријских тестова

Да би се постигли тачни резултати статистичке анализе Квантитативна анализа Квантитативна анализа је поступак прикупљања и оцењивања мерљивих и проверљивих података као што су приходи, тржишни удео и зараде како би се разумело понашање и перформансе предузећа. У ери технологије података, квантитативна анализа се сматра преферираним приступом доношењу информисаних одлука. , требали бисмо знати у којим ситуацијама је примена непараметријских тестова одговарајућа. Главни разлози за примену непараметријског теста укључују следеће:

1. Основни подаци не испуњавају претпоставке о узорку популације

Генерално, примена параметарских тестова захтева да се испуне различите претпоставке. На пример, подаци прате нормалну расподелу, а варијанса популације је хомогена. Међутим, неки узорци података могу показати искривљене дистрибуције Позитивно искривљена дистрибуција У статистикама је позитивно искривљена (или десно искривљена) расподела врста дистрибуције у којој се већина вредности скупља око левог репа.

Неуједначеност чини параметарске тестове мање моћним, јер средња вредност више није најбоље мерило централне тенденције Централна тенденција Централна тенденција је описни сажетак скупа података кроз једну вредност која одражава средиште дистрибуције података. Уз варијабилност јер на њу снажно утичу екстремне вредности. У исто време, непараметријски тестови добро функционишу са искривљеним расподелама и расподелама које су боље представљене медијаном.

2. Величина узорка популације је премала

Величина узорка је важна претпоставка при одабиру одговарајуће статистичке методе Основни појмови о статистици за финансије Чврсто разумевање статистике је пресудно за боље разумевање финансија. Штавише, концепти статистике могу помоћи инвеститорима да надгледају. Ако је величина узорка прилично велика, може се користити одговарајући параметарски тест. Међутим, ако је величина узорка премала, могуће је да нећете моћи да потврдите дистрибуцију података. Стога је примена непараметријских тестова једина погодна опција.

3. Анализирани подаци су редни или номинални

За разлику од параметарских тестова који могу радити само са континуираним подацима, непараметријски тестови се могу применити на друге врсте података као што су редни или номинални подаци. За такве типове променљивих непараметријски тестови су једино одговарајуће решење.

Врсте тестова

Непараметријски тестови укључују бројне методе и моделе. Испод су најчешћи тестови и њихови одговарајући параметри:

1. Манн-Вхитнеи У тест

Манн-Вхитнеи У тест је непараметријска верзија независног т-теста узорака. Тест се првенствено бави два независна узорка који садрже редне податке.

2. Вилцокон потписан ранг тест

Вилцокон потписан тест ранга је непараметријски пандан т-тесту упарених узорака. Тест упоређује два зависна узорка са редним подацима.

3. Крускал-Валлисов тест

Крускал-Валлисов тест је непараметријска алтернатива једносмерном АНОВА-и. Крускал-Валлисов тест користи се за поређење више од две независне групе са редним подацима.

Додатна средства

Финанце је званични добављач глобалног аналитичара за финансијско моделирање и вредновање (ФМВА) ™ ФМВА® сертификација Придружите се 350.600+ ученика који раде у компанијама попут Амазона, ЈП Моргана и Ферраријевог сертификационог програма, осмишљеног да помогне свима да постану финансијски аналитичари светске класе . Да бисте наставили учити и напредовати у каријери, корисни ће вам бити додатни ресурси за финансије у наставку:

  • Комбинација Комбинација је математичка техника која одређује број могућих аранжмана у колекцији предмета где се редослед избора врши
  • Кумулативна расподела фреквенције Кумулативна расподела фреквенције Кумулативна расподела фреквенције је облик расподеле фреквенције који представља збир класе и свих класа испод ње. Запамтите ту фреквенцију
  • Негативно искривљена дистрибуција Негативно искривљена расподела У статистикама је негативно искривљена (позната и као лево-искривљена) расподела врста дистрибуције у којој се више вредности концентрише на десној страни
  • Непристрасност одабира узорка Непристрасност одабира узорка Непристрасност одабира узорка је пристрасност која је резултат неуспеха да се осигура правилна рандомизација узорка популације. Мане одабира узорка

Рецент Постс