ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນຕົວກໍານົດການໃນສະຖິຕິ
ໃນຂົງເຂດສະຖິຕິ, ວິທີການແບບພາລາມິເຕີແບບດັ້ງເດີມມັກຈະຄອບງຳພູມສັນຖານການວິເຄາະ. ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບສົມມຸດຕິຖານກ່ຽວກັບການແຈກຢາຍປະຊາກອນພື້ນຖານ, ເຊັ່ນ: ຄວາມປົກກະຕິ, ຄວາມສົມດຸນ, ແລະ ຄວາມເສັ້ນຊື່. ໃນຂະນະທີ່ເຕັກນິກແບບພາລາມິເຕີມີປະສິດທິພາບ ແລະ ເປັນປະໂຫຍດໃນຫຼາຍໆສະຖານະການ, ມີສະຖານະການທີ່ສົມມຸດຕິຖານຂອງພວກມັນອາດຈະບໍ່ສາມາດຢືນຢັນໄດ້ ຫຼື ຖືກລະເມີດ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ວິທີການແບບບໍ່ມີພາລາມິເຕີເຂົ້າມາມີບົດບາດ, ສະໜອງເຄື່ອງມືທີ່ແຂງແຮງ ແລະ ຫຼາກຫຼາຍສຳລັບການວິເຄາະທາງສະຖິຕິໂດຍບໍ່ມີການສົມມຸດຕິຖານທີ່ເຂັ້ມງວດກ່ຽວກັບການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນ. ບົດຄວາມນີ້ເຈາະເລິກເຂົ້າໄປໃນພື້ນຖານຂອງວິທີການແບບບໍ່ມີພາລາມິເຕີ, ເຕັກນິກທີ່ໂດດເດັ່ນ, ແລະ ການນຳໃຊ້ຂອງພວກມັນໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ.
ເຂົ້າໃຈວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີ
ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີ, ເຊິ່ງມັກຈະເອີ້ນວ່າວິທີການທີ່ບໍ່ມີການແຈກຢາຍ, ແມ່ນເຕັກນິກທາງສະຖິຕິທີ່ບໍ່ໄດ້ສົມມຸດການແຈກຢາຍສະເພາະສຳລັບປະຊາກອນທີ່ຕົວຢ່າງຖືກດຶງມາ. ພວກມັນມີປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະເມື່ອຈັດການກັບຂະໜາດຕົວຢ່າງຂະໜາດນ້ອຍ, ການແຈກຢາຍທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກ, ຫຼືຂໍ້ມູນລຳດັບ. ຈຸດແຂງຕົ້ນຕໍຂອງວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີແມ່ນຢູ່ທີ່ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ ແລະ ຄວາມຢືດຢຸ່ນຂອງມັນຕໍ່ກັບການລະເມີດສົມມຸດຕິຖານພາລາມິເຕີ.
ລັກສະນະຫຼັກຂອງວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີ
1. ລັກສະນະທີ່ບໍ່ມີການແຈກຢາຍ: ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີບໍ່ຕ້ອງການໃຫ້ຂໍ້ມູນປະຕິບັດຕາມການແຈກຢາຍສະເພາະ, ເຮັດໃຫ້ພວກມັນສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນຊຸດຂໍ້ມູນປະເພດຕ່າງໆ.
2. ຄວາມທົນທານ: ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມອ່ອນໄຫວໜ້ອຍຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນທີ່ຜິດປົກກະຕິ ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ບິດເບືອນ, ເຊິ່ງໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍຂຶ້ນໃນເວລາທີ່ມີຄວາມຜິດປົກກະຕິ.
3. ຄວາມຄ່ອງແຄ້ວ: ເຕັກນິກທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບບັນຫາທາງສະຖິຕິທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ລວມທັງການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານ, ການປະເມີນ ແລະ ການຄາດຄະເນ.
4. ຄວາມລຽບງ່າຍ: ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີຫຼາຍຢ່າງແມ່ນງ່າຍຕໍ່ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ ແລະ ຕີຄວາມໝາຍ, ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຈັດການກັບໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນກໍຕາມ.
ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີທີ່ໂດດເດັ່ນ
ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນຕົວກໍານົດການມີຫຼາຍວິທີທີ່ນິຍົມໃຊ້ໃນການປະຕິບັດທາງສະຖິຕິ, ເຊິ່ງແຕ່ລະວິທີຮັບໃຊ້ຈຸດປະສົງສະເພາະ. ບາງເຕັກນິກທີ່ໃຊ້ກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງລວມມີ:
1. ການທົດສອບສັນຍານ
ການທົດສອບເຄື່ອງໝາຍແມ່ນການທົດສອບທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີງ່າຍໆທີ່ໃຊ້ເພື່ອປະເມີນຄ່າກາງຂອງປະຊາກອນ. ມັນອີງໃສ່ເຄື່ອງໝາຍ (ບວກ ຫຼື ລົບ) ຂອງຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການສັງເກດການຄູ່. ການທົດສອບນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະເມື່ອຂໍ້ມູນເປັນລຳດັບ ຫຼື ເມື່ອພວກເຮົາບໍ່ສາມາດສົມມຸດວ່າການແຈກຢາຍປົກກະຕິໄດ້.
– ຕົວຢ່າງ: ສົມມຸດວ່າພວກເຮົາຕ້ອງການທົດສອບວ່າມີການປ່ຽນແປງທີ່ສຳຄັນໃນນ້ຳໜັກສະເລ່ຍຂອງບຸກຄົນກ່ອນ ແລະ ຫຼັງໂຄງການອາຫານຫຼືບໍ່. ພວກເຮົາສາມາດປະຕິບັດການທົດສອບສັນຍານກ່ຽວກັບຄວາມແຕກຕ່າງຂອງນ້ຳໜັກຄູ່ເພື່ອເຮັດການປະເມີນຜົນນີ້.
2. ການທົດສອບ Wilcoxon Signed-Rank
ການທົດສອບ Wilcoxon signed-rank ເປັນທາງເລືອກທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າການທົດສອບ signed, ເຊິ່ງໃຊ້ສຳລັບການປຽບທຽບຕົວຢ່າງທີ່ຈັບຄູ່. ມັນຄຳນຶງເຖິງຂະໜາດ ແລະ ທິດທາງຂອງຄວາມແຕກຕ່າງ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງໃຫ້ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນ.
- ຕົວຢ່າງ: ນັກຄົ້ນຄວ້າອາດຈະໃຊ້ການທົດສອບ Wilcoxon signed-rank ເພື່ອປຽບທຽບປະສິດທິພາບຂອງສອງວິທີການສອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຕໍ່ຜົນງານຂອງນັກຮຽນຜ່ານຄະແນນການທົດສອບທີ່ຈັບຄູ່.
3. ການສອບເສັງ Mann-Whitney U
ການທົດສອບ Mann-Whitney U (ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າການທົດສອບຜົນລວມອັນດັບ Wilcoxon) ແມ່ນໃຊ້ເພື່ອປຽບທຽບຕົວຢ່າງສອງອັນທີ່ເປັນອິດສະຫຼະ. ມັນປະເມີນວ່າການແຈກຢາຍຂອງສອງປະຊາກອນແມ່ນແຕກຕ່າງກັນຫຼືບໍ່, ໂດຍບໍ່ຕ້ອງສົມມຸດວ່າມີຄວາມເປັນປົກກະຕິ.
– ຕົວຢ່າງ: ເພື່ອປຽບທຽບຄະແນນຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າໂດຍສະເລ່ຍລະຫວ່າງສອງຮ້ານຄ້າທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ການທົດສອບ Mann-Whitney U ສາມາດນຳໃຊ້ເພື່ອກຳນົດວ່າມີຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ມີນัยສຳຄັນທາງສະຖິຕິລະຫວ່າງຄະແນນຄວາມພໍໃຈຂອງສອງຮ້ານຄ້າຫຼືບໍ່.
4. ການທົດສອບ Kruskal-Wallis
ການທົດສອບ Kruskal-Wallis ຂະຫຍາຍການທົດສອບ Mann-Whitney U ໄປສູ່ຫຼາຍກວ່າສອງກຸ່ມ. ມັນປະເມີນວ່າມີຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສຳຄັນລະຫວ່າງຄ່າກາງຂອງຕົວຢ່າງເອກະລາດຫຼາຍອັນຫຼືບໍ່.
- ຕົວຢ່າງ: ນັກກະສິກຳອາດຈະໃຊ້ການທົດສອບ Kruskal-Wallis ເພື່ອປຽບທຽບຜົນຜະລິດສະເລ່ຍຂອງການໃຊ້ປຸ໋ຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ນຳໃຊ້ກັບທີ່ດິນຫຼາຍຕອນ.
5. ການທົດສອບ Chi-Square
ເຖິງແມ່ນວ່າມັກຈະຖືກພິຈາລະນາພາຍໃຕ້ຂອບເຂດຂອງສະຖິຕິພາລາມິເຕີ, ການທົດສອບໄຄສະແຄວຍັງສາມາດນຳໃຊ້ໃນສະພາບການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີໄດ້. ມັນທົດສອບຄວາມເປັນເອກະລາດລະຫວ່າງຕົວແປປະເພດ ຫຼື ຄວາມເໝາະສົມຂອງຕົວແປປະເພດດຽວ.
– ຕົວຢ່າງ: ການປະເມີນວ່າມີການພົວພັນລະຫວ່າງເພດ ແລະ ຄວາມມັກໃນການລົງຄະແນນສຽງໃນການເລືອກຕັ້ງໂດຍຜ່ານການທົດສອບຄວາມເປັນເອກະລາດແບບ chi-square ຫຼືບໍ່.
6. ຕົວປະເມີນ Kaplan-Meier
ຕົວຄາດຄະເນ Kaplan-Meier ຖືກນຳໃຊ້ສຳລັບການວິເຄາະການຢູ່ລອດ, ໂດຍການປະເມີນໜ້າທີ່ການຢູ່ລອດຈາກຂໍ້ມູນຕະຫຼອດຊີວິດ. ມັນມີປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະໃນການຄົ້ນຄວ້າທາງການແພດສຳລັບການວິເຄາະເວລາລອດຊີວິດຂອງຄົນເຈັບ.
- ຕົວຢ່າງ: ການທົດລອງທາງດ້ານຄລີນິກອາດຈະໃຊ້ຕົວຄາດຄະເນ Kaplan-Meier ເພື່ອປຽບທຽບຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນການຢູ່ລອດຂອງຄົນເຈັບທີ່ໄດ້ຮັບການປິ່ນປົວສອງຢ່າງທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນໄລຍະເວລາ.
ການນຳໃຊ້ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີ
ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີແມ່ນຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນຫຼາຍສາຂາວິຊາ, ເຊິ່ງໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສຳຄັນໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ຈຳກັດຂອງການສົມມຸດຕິຖານພາລາມິເຕີ.
1. ການແພດ ແລະ ສາທາລະນະສຸກ
ໃນການຄົ້ນຄວ້າທາງການແພດ, ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີແມ່ນມີຄຸນຄ່າຫຼາຍສຳລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນການຢູ່ລອດ, ຜົນໄດ້ຮັບຂອງຄົນເຈັບ, ແລະຜົນກະທົບຂອງການປິ່ນປົວ. ຕົວຢ່າງ, ຕົວຄາດຄະເນ Kaplan-Meier ແລະການທົດສອບ log-rank ແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ທົ່ວໄປເພື່ອປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງຢາໃຫມ່ຫຼືຂັ້ນຕອນທາງການແພດ.
2. ວິທະຍາສາດສັງຄົມ
ນັກວິທະຍາສາດສັງຄົມມັກຈະຈັດການກັບຂໍ້ມູນລຳດັບ, ການຕອບສະໜອງແບບສຳຫຼວດ, ແລະ ການແຈກຢາຍທີ່ບໍ່ປົກກະຕິ. ການທົດສອບທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີເຊັ່ນ: ການທົດສອບ Mann-Whitney U ແລະ ການທົດສອບ Kruskal-Wallis ຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບພຶດຕິກຳທາງສັງຄົມ, ການແຊກແຊງດ້ານການສຶກສາ, ແລະ ຜົນກະທົບຂອງນະໂຍບາຍ.
3. ເສດຖະສາດ ແລະ ທຸລະກິດ
ນັກເສດຖະສາດ ແລະ ນັກວິເຄາະທຸລະກິດໃຊ້ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີເພື່ອສຶກສາແນວໂນ້ມຂອງຕະຫຼາດ, ຄວາມມັກຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ ແລະ ຕົວຊີ້ວັດທາງເສດຖະກິດ. ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງວິທີການເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ມີການວິເຄາະທີ່ແຂງແຮງໃນເວລາທີ່ມີການແຈກຢາຍທີ່ບໍ່ແມ່ນ Gaussian ແລະ ຄ່າຜິດປົກກະຕິ.
4. ການສຶກສາສິ່ງແວດລ້ອມ
ນັກວິທະຍາສາດດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມນຳໃຊ້ເຕັກນິກທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີເພື່ອປະເມີນຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລະດັບມົນລະພິດ, ການປ່ຽນແປງຂອງດິນຟ້າອາກາດ, ແລະ ຄວາມຫຼາກຫຼາຍທາງຊີວະພາບ. ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ມີການສະຫຼຸບທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືຈາກຂໍ້ມູນດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມທີ່ມັກຈະແຕກຕ່າງຈາກການແຈກຢາຍແບບຄລາສສິກ.
5. ວິສະວະ ກຳ
ວິສະວະກອນໃຊ້ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີໃນການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ, ການທົດສອບຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື, ແລະ ການປັບປຸງຂະບວນການ. ເຕັກນິກຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການທົດສອບຜົນບວກ ແລະ ການທົດສອບເຄື່ອງໝາຍ ຊ່ວຍໃນການປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງຜະລິດຕະພັນ ແລະ ການກຳນົດປັດໄຈສຳຄັນໃນຂະບວນການຜະລິດ.
ສະຫຼຸບ
ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີໃນສະຖິຕິສະເໜີຊຸດເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບ ແລະ ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສຳລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການທີ່ເຂັ້ມງວດຂອງເຕັກນິກພາລາມິເຕີ. ຄວາມທົນທານ, ຄວາມຫຼາກຫຼາຍ ແລະ ຄວາມລຽບງ່າຍຂອງພວກມັນເຮັດໃຫ້ພວກມັນເປັນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ໃນຫຼາຍໆຂົງເຂດ, ຕັ້ງແຕ່ການແພດຈົນເຖິງວິສະວະກຳ. ໂດຍການປະຖິ້ມສົມມຸດຕິຖານກ່ຽວກັບການແຈກຢາຍປະຊາກອນພື້ນຖານ, ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີຊ່ວຍໃຫ້ນັກສະຖິຕິ ແລະ ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄວາມໝາຍຈາກຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ຮັບປະກັນຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງບົດສະຫຼຸບຂອງພວກເຂົາ. ຍ້ອນວ່າຂໍ້ມູນສືບຕໍ່ພັດທະນາໃນຄວາມສັບສົນ ແລະ ປະລິມານ, ຄວາມສຳຄັນ ແລະ ປະໂຫຍດຂອງວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີໃນບັນຊີລາຍຊື່ສະຖິຕິຈະສືບຕໍ່ເຕີບໂຕຂຶ້ນ.
