비모수 적 방법은 무엇을 의미합니까?
비모수 적 방법은 분석중인 모집단이 특정 가정 또는 모수를 충족시킬 필요가없는 통계 유형을 나타냅니다. 분산 분석, Pearson의 상관 관계, t 검정 등과 같은 잘 알려진 통계 방법은 기본 모집단이 특정 가정을 충족하는 경우에만 분석중인 데이터에 대한 유효한 정보를 제공합니다. 가장 일반적인 가정 중 하나는 모집단 데이터에 "정규 분포"가 있다는 것입니다.
그러나 모수 통계는 다른 알려진 분포 유형을 가진 모집단에도 적용될 수 있습니다. 비모수 통계는 모집단 데이터가 모수 통계에 필요한 가정을 충족 할 것을 요구하지 않습니다. 따라서 비모수 통계는 분포가없는 통계 범주에 속합니다. 모집단 데이터에 알 수없는 분포가 있거나 표본 크기가 작은 경우 종종 비모수 적 방법이 사용됩니다.
비모수 적 방법 설명
파라 메트릭 및 비 파라 메트릭 방법은 종종 다른 유형의 데이터에 사용됩니다. 모수 통계는 일반적으로 구간 또는 비율 데이터가 필요합니다. 이 유형의 데이터의 예로는 값이 연속적이고 값 사이의 간격이 의미있는 연령, 소득, 신장 및 체중이 있습니다.
반대로 비모수 통계는 일반적으로 명목 또는 순서 데이터에 사용됩니다. 명목 변수는 값이 정량적 인 값이 아닌 변수입니다. 예를 들어, 사회 과학 연구에서 흔히 사용되는 명목 변수에는 성별이 포함됩니다. 가능한 값은 이산 범주, "남성"및 "여성"입니다. 사회 과학 연구에서 다른 일반적인 명목 변수는 인종, 결혼 여부, 교육 수준 및 고용 상태입니다. (고용과 실업자).
서수 변수는 값이 순서를 나타내는 변수입니다. 서수 변수의 한 예는 설문 응답자가 "1 ~ 5의 척도로 1은 매우 불만족하고 5는 매우 만족하면 케이블 회사에 대한 경험을 어떻게 평가하겠습니까?"입니다.
비모수 통계는 몇 가지 가정을 충족해야한다는 이점이 있지만 모수 통계보다 강력하지 않습니다. 이것은 실제로 하나의 변수가 존재할 때 두 변수 사이의 관계를 나타내지 않을 수 있음을 의미합니다.
일반적인 비모수 적 테스트에는 Chi Square, Wilcoxon 순위 합계 테스트, Kruskal-Wallis 테스트 및 Spearman의 순위 순서 상관 관계가 포함됩니다.
