Deși sunt mai puțin precise decât alte statistici, statisticile non-parametrice sunt utile. Te vei confrunta cu eșantioane mici, cu populații care evident nu sunt normale și cu date care nu sunt cardinale. În acele momente, puteți încă să faceți inferențe despre populații din eșantioane folosind statistici non-parametrice.
Metodele statistice non-parametrice sunt, de asemenea, utile deoarece pot fi folosite adesea fără un computer sau chiar fără un calculator. Testul U Mann-Whitney și testul t pentru diferența dintre mediile eșantionului testează același lucru. De obicei, puteți efectua testul U fără niciun ajutor de calcul, în timp ce efectuarea unui test t fără cel puțin un calculator bun poate dura mult timp. În mod similar, testul de ranguri semnate Wilcoxon și corelația rangului lui Spearman sunt ușor de calculat odată ce datele au fost clasate cu atenție. Deși ar trebui să treceți la statisticile parametrice atunci când aveți acces la un computer sau un calculator, puteți utiliza metode non-parametrice pentru o estimare aproximativă.
Observați că fiecare test non-parametric diferit are propriul său tabel. Când datele dumneavoastră nu sunt cardinale sau populațiile dumneavoastră nu sunt normale, distribuțiile de eșantionare ale fiecărei statistici sunt diferite. Distribuțiile comune, t, χ2 și F, nu pot fi utilizate.
Statisticile non-parametrice își au locul lor. Ele nu necesită să știm la fel de multe despre populație sau că datele măsoară la fel de mult despre observații. Chiar dacă sunt mai puțin precise, sunt adesea foarte utile.
Referințe
- Mann, H.B., & Whitney, D.R. (1947). On a test of whether one or two random variables is stochastically larger than the other. Annals of Mathematical Statistics, 18, 50-60.
- Wilcoxon, F. (1945). Individual comparisons by ranking methods. Biometrics, 1(6), 80-83.
Sursa: Mohammad Mahbobi and Thomas K. Tiemann, Introductory Business Statistics with Interactive Spreadsheets – 1st Canadian Edition, © 2015 Mohammad Mahbobi, licența CC BY 4.0
© 2022 MultiMedia Publishing, Statistica pentru afaceri. Traducere și adaptare: Nicolae Sfetcu
Introducere în inteligența artificială
Pășește în era digitală pregătit să înțelegi și să aplici conceptele care schimbă lumea!
Etica Big Data în cercetare
Principalele probleme cu care se confruntă oamenii de știință în lucrul cu seturile mari de date (Big Data), evidențiind principale aspecte etice, luând în considerare inclusiv legislația din Uniunea Europeană. După o scurtă Introducere despre Big Data, secțiunea Tehnologia prezintă … Citeşte mai mult
Introducere în Business Intelligence
O resursă esențială pentru toți cei interesați de analiza datelor și de optimizarea proceselor de afaceri.
Lasă un răspuns