비모수 통계 란 무엇입니까?
비모수 통계는 데이터가 정규 분포에 적합하지 않아도되는 통계 방법을 나타냅니다. 비모수 통계는 종종 서수 인 데이터를 사용하므로 숫자에 의존하지 않고 순위 또는 정렬 순서에 의존합니다. 예를 들어, 선호도에서 싫어요에 이르기까지 소비자 선호도를 전달하는 설문 조사는 서수 데이터로 간주됩니다.
비모수 통계에는 비모수 설명 통계, 통계 모델, 추론 및 통계 테스트가 포함됩니다. 비모수 적 모델의 모델 구조 는 선험적으로 지정되지 않고 대신 데이터에서 결정됩니다. 비모수 라는 용어는 이러한 모델에 매개 변수가 완전히 없다는 것을 의미하는 것이 아니라 매개 변수의 수와 특성이 유연하고 사전에 고정되어 있지 않음을 의미합니다. 히스토그램은 확률 분포의 비모수 추정치의 예입니다.
비모수 통계 이해
통계에서 모수 통계에는 평균, 중앙값, 표준 편차, 분산 등과 같은 매개 변수가 포함됩니다.이 통계 형식은 관측 된 데이터를 사용하여 분포의 매개 변수를 추정합니다. 모수 통계에서 데이터는 알 수없는 모수 μ (인구 평균) 및 σ 2 (인구 분산)를 갖는 정규 분포에 적합하다고 가정 한 다음 샘플 평균 및 샘플 분산을 사용하여 추정됩니다.
비모수 통계는 표본 크기 또는 관측 된 데이터가 정량적인지 여부에 대해 가정하지 않습니다.
비모수 통계는 데이터가 정규 분포에서 추출 된 것으로 가정하지 않습니다. 대신, 분포 형태는이 통계적 측정 형식으로 추정됩니다. 정규 분포를 가정 할 수있는 많은 상황이 있지만 데이터가 정규 분포를할지 여부를 결정할 수없는 시나리오도 있습니다.
비모수 통계의 예
첫 번째 예에서는 갈색 눈으로 태어난 북미의 아기 수를 추정하려는 연구원이 15 만 명의 아기를 채취하여 데이터 세트에 대한 분석을 실행할 수 있다고 가정합니다. 그들이 도출 한 측정치는 다음 해에 태어난 갈색 눈을 가진 아기의 전체 인구의 추정치로 사용될 것입니다.
두 번째 예를 들어, 일찍 자거나 늦게 자고있는 사람이 얼마나 자주 병에 걸리는지 알고 싶은 다른 연구원을 생각해보십시오. 표본이 모집단에서 무작위로 선택되었다고 가정하면, 질병 빈도의 표본 크기 분포는 정상적인 것으로 가정 할 수 있습니다. 그러나 박테리아 균주에 대한 인체 저항성을 측정하는 실험은 정규 분포를 갖는 것으로 가정 할 수 없습니다.
무작위로 선택된 샘플 데이터가 변형에 대한 저항 일 수 있기 때문입니다. 반면에, 연구원이 유전자 구성 및 민족성과 같은 요소를 고려하면, 이러한 특성을 사용하여 선택된 표본 크기가 변형에 저항력이 없을 수 있음을 발견 할 수 있습니다. 따라서 정규 분포를 가정 할 수 없습니다.
이 방법은 데이터에 명확한 수치 해석이없고 정렬 순위가있는 데이터와 함께 사용하는 것이 가장 좋습니다. 예를 들어, 성격 평가 테스트는 매우 반대, 반대, 무관심, 동의 및 강력 동의로 설정된 메트릭의 순위를 가질 수 있습니다. 이 경우 비모수 적 방법을 사용해야합니다.
특별 고려 사항
비모수 통계는 사용 편의성으로 인해 감사를 받았습니다. 파라미터의 필요성이 완화됨에 따라 데이터는 다양한 테스트에보다 적합하게 적용됩니다. 이 유형의 통계는 해당 정보가없는 경우 평균, 표본 크기, 표준 편차 또는 기타 관련 매개 변수의 추정없이 사용할 수 있습니다.
비모수 통계는 표본 데이터에 대한 가정이 적으므로 매개 변수 통계보다 적용 범위가 더 넓습니다. 파라 메트릭 테스팅이 더 적절한 경우 비 파라 메트릭 방법의 효율성이 떨어집니다. 비모수 통계에서 얻은 결과는 결과가 모수 통계를 사용하여 얻은 경우보다 신뢰도가 낮기 때문입니다.
주요 테이크 아웃
- 비모수 통계는 사용하기 쉽지만 다른 통계 모델의 정확한 정확도를 제공하지는 않습니다.이 유형의 분석은 수치 데이터가 변경 되더라도 결과가 동일하게 유지되는 무언가의 순서를 고려할 때 가장 적합합니다.
