นิยามวิธีการที่ไม่ใช่พารามิเตอร์

วิธีการแบบไม่มีพารามิเตอร์หมายความว่าอย่างไร

วิธีการแบบไม่มีพารามิเตอร์หมายถึงชนิดของสถิติที่ไม่ต้องการให้ประชากรที่ถูกวิเคราะห์ตรงตามสมมติฐานหรือพารามิเตอร์บางอย่าง วิธีการทางสถิติที่รู้จักกันดีเช่น ANOVA, ความสัมพันธ์ของ Pearson, การทดสอบ t และอื่น ๆ ให้ข้อมูลที่ถูกต้องเกี่ยวกับข้อมูลที่ถูกวิเคราะห์เฉพาะในกรณีที่ประชากรที่อยู่ภายใต้สมมติฐานบางประการ หนึ่งในสมมติฐานที่พบบ่อยที่สุดคือข้อมูลประชากรมี "การแจกแจงแบบปกติ"

อย่างไรก็ตามสถิติพาราเมตริกอาจถูกนำไปใช้กับประชากรที่มีประเภทการกระจายอื่น ๆ ที่รู้จัก สถิติที่ไม่ใช่พารามิเตอร์ไม่จำเป็นต้องให้ข้อมูลประชากรเป็นไปตามสมมติฐานที่จำเป็นสำหรับสถิติพารามิเตอร์ ดังนั้นสถิติที่ไม่ใช่พารามิเตอร์จึงอยู่ในหมวดหมู่ของสถิติที่บางครั้งเรียกว่าการแจกจ่ายฟรี บ่อยครั้งจะใช้วิธีที่ไม่ใช่พารามิเตอร์เมื่อข้อมูลประชากรมีการแจกแจงที่ไม่รู้จักหรือเมื่อขนาดตัวอย่างมีขนาดเล็ก

อธิบายวิธีการไร้พารามิเตอร์

วิธีการแบบพารามิเตอร์และแบบไม่อิงพารามิเตอร์มักใช้กับข้อมูลประเภทต่างๆ โดยทั่วไปสถิติเชิงพารามิเตอร์ต้องการข้อมูลช่วงเวลาหรืออัตราส่วน ตัวอย่างของข้อมูลประเภทนี้คืออายุรายได้ส่วนสูงและน้ำหนักซึ่งค่านั้นต่อเนื่องและช่วงเวลาระหว่างค่ามีความหมาย

ในทางตรงกันข้ามสถิติที่ไม่ใช่พารามิเตอร์มักจะใช้กับข้อมูลที่ระบุหรือลำดับ ตัวแปรที่กำหนดคือตัวแปรที่ค่าไม่มีค่าเชิงปริมาณ ตัวอย่างตัวแปรที่พบบ่อยในการวิจัยทางสังคมศาสตร์ ได้แก่ เพศซึ่งมีค่าที่เป็นไปได้คือหมวดหมู่ที่ไม่ต่อเนื่อง "ชาย" และ "หญิง" "ตัวแปรอื่น ๆ ที่พบบ่อยในการวิจัยทางสังคมศาสตร์คือเชื้อชาติสถานภาพสมรสระดับการศึกษา (ลูกจ้างกับผู้ว่างงาน)

ตัวแปรลำดับคือสิ่งที่ค่าแนะนำบางคำสั่ง ตัวอย่างของตัวแปรลำดับคือหากผู้ตอบแบบสำรวจถามว่า "ในระดับ 1 ถึง 5 โดยที่ 1 ไม่พอใจอย่างมากและ 5 เป็นที่พอใจมากคุณจะให้คะแนนประสบการณ์ของคุณกับ บริษัท เคเบิลอย่างไร"

แม้ว่าสถิติที่ไม่ใช่พารามิเตอร์มีข้อได้เปรียบในการตอบสนองสมมติฐานบางประการ แต่ก็มีประสิทธิภาพน้อยกว่าสถิติแบบพารามิเตอร์ ซึ่งหมายความว่าพวกเขาอาจไม่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวเมื่อมีอยู่จริง

การทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์ทั่วไป ได้แก่ Chi Square, Wilcoxon rank-sum test, Kruskal-Wallis test และ Spearman's rank correlation