Neparametrická metoda
Neparametrická metoda označuje typ statistiky, který nevyžaduje, aby analyzovaná populace splňovala určité předpoklady nebo parametry. Známé statistické metody jako ANOVA, Pearsonova korelace, t test a další poskytují platné informace o analyzovaných datech pouze tehdy, pokud základní populace splňuje určité předpoklady. Jedním z nejčastějších předpokladů je to, že údaje o populaci mají „normální rozdělení“.
Parametrické statistiky však lze použít i na populace s jinými známými typy distribuce. Neparametrické statistiky nevyžadují, aby údaje o populaci splňovaly předpoklady požadované pro parametrické statistiky. Neparametrické statistiky proto spadají do kategorie statistik, která se někdy označuje jako distribuce. Neparametrické metody se často používají, pokud mají údaje o populaci neznámé rozdělení nebo pokud je velikost vzorku malá.
Vysvětlena neparametrická metoda
Parametrické a neparametrické metody se často používají na různých typech dat. Parametrická statistika obecně vyžaduje data intervalu nebo poměru. Příkladem tohoto typu dat je věk, příjem, výška a hmotnost, ve kterém jsou hodnoty spojité a intervaly mezi hodnotami mají význam.
Oproti tomu se u dat, která jsou nominální nebo ordinální, obvykle používají neparametrické statistiky. Nominální proměnné jsou proměnné, u nichž hodnoty nemají kvantitativní hodnotu. Mezi běžné nominální proměnné ve výzkumu v sociálních vědách patří například sex, jehož možnými hodnotami jsou diskrétní kategorie, „muž“ a „žena“. „Další běžné nominální proměnné ve výzkumu v sociálních vědách jsou rasa, rodinný stav, úroveň vzdělání a status zaměstnání. (zaměstnané versus nezaměstnané).
Pořadové proměnné jsou ty, ve kterých hodnota navrhuje určité pořadí. Příkladem ordinální proměnné by bylo, kdyby se respondent průzkumu zeptal: „Jak byste ohodnotili své zkušenosti s kabelovou společností na stupnici od 1 do 5, přičemž 1 je velmi nespokojen a 5 je velmi spokojen?“
Přestože neparametrické statistiky mají tu výhodu, že musejí splňovat několik předpokladů, jsou méně výkonné než parametrické statistiky. To znamená, že nemusí existovat vztah mezi dvěma proměnnými, pokud ve skutečnosti existuje.
Mezi běžné neparametrické testy patří Chi Square, Wilcoxonův test se součtem bodů, Kruskal-Wallisův test a Spearmanova korelace pořadí.
Porovnat poskytovatele investičních účtů Jméno Popis Zveřejnění inzerenta × Nabídky, které se objevují v této tabulce, pocházejí od partnerství, od nichž Investopedia dostává náhradu.