ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີໃນສະຖິຕິ

ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນຕົວກໍານົດການໃນສະຖິຕິ

ສະຖິຕິ ແມ່ນສາຂາໜຶ່ງຂອງຄະນິດສາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເກັບກຳ, ການວິເຄາະ, ການຕີຄວາມໝາຍ ແລະ ການນຳສະເໜີຂໍ້ມູນ. ວິທີການທາງສະຖິຕິສາມາດແບ່ງອອກເປັນສອງປະເພດຫຼັກຄື: ວິທີການແບບພາລາມິເຕີ ແລະ ວິທີການແບບບໍ່ເປັນພາລາມິເຕີ. ບົດຄວາມນີ້ຈະປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບວິທີການແບບບໍ່ເປັນພາລາມິເຕີໃນສະຖິຕິ, ໂດຍການຄົ້ນຫາຫຼັກການພື້ນຖານ, ການນຳໃຊ້, ແລະ ຂໍ້ດີ ແລະ ຂໍ້ເສຍຂອງມັນ.

ການແນະນຳວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີ

ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີ, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າສະຖິຕິທີ່ບໍ່ມີການແຈກຢາຍ, ແມ່ນເຕັກນິກທີ່ບໍ່ໄດ້ສົມມຸດຮູບແບບການແຈກຢາຍສະເພາະສຳລັບປະຊາກອນທີ່ຖືກທົດສອບ. ໃນຫຼາຍໆກໍລະນີ, ວິທີການພາລາມິເຕີເຊັ່ນ: t-test ແລະ ANOVA ສົມມຸດວ່າຂໍ້ມູນມາຈາກການແຈກຢາຍປົກກະຕິ. ຖ້າບໍ່ບັນລຸສົມມຸດຕິຖານນີ້, ຜົນຂອງການວິເຄາະອາດຈະບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີແມ່ນມີປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະເມື່ອພວກເຮົາບໍ່ມີຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຮູບຮ່າງຂອງການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນ ຫຼື ເມື່ອການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນບໍ່ເປັນໄປຕາມການແຈກຢາຍປົກກະຕິຢ່າງຈະແຈ້ງ.

ລັກສະນະຂອງວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີ

1. ບໍ່ໄດ້ສົມມຸດຕິຖານການແຈກຢາຍສະເພາະ: ໜຶ່ງໃນຂໍ້ໄດ້ປຽບຕົ້ນຕໍຂອງວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີແມ່ນວ່າພວກມັນບໍ່ໄດ້ສົມມຸດຕິຖານກ່ຽວກັບການແຈກຢາຍປະຊາກອນ. ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າພວກມັນມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍກວ່າ ແລະ ສາມາດໃຊ້ກັບຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.

2. ມີປະສິດທິພາບສຳລັບຕົວຢ່າງຂະໜາດນ້ອຍ: ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີມັກຈະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າສຳລັບຕົວຢ່າງຂະໜາດນ້ອຍ, ບ່ອນທີ່ສົມມຸດຕິຖານຂອງການແຈກຢາຍປົກກະຕິແມ່ນຍາກທີ່ຈະທົດສອບ ຫຼື ບັງຄັບໃຊ້.

3. ການໃຊ້ອັນດັບ: ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີຫຼາຍຢ່າງແມ່ນອີງໃສ່ອັນດັບຂໍ້ມູນແທນທີ່ຈະເປັນຄ່າຕົວຈິງ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ພວກມັນມີປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສຳລັບຂໍ້ມູນລຳດັບ ຫຼື ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄ່າຜິດປົກກະຕິຫຼາຍ.

4. ຄວາມທົນທານ: ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະທົນທານຕໍ່ກັບຄ່າຜິດປົກກະຕິ ແລະ ຄ່າທີ່ຮຸນແຮງກວ່າວິທີການ parametric, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ພວກມັນມີຄວາມທົນທານຫຼາຍຂຶ້ນໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.

ການທົດສອບທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີທີ່ໃຊ້ທົ່ວໄປ

ມີວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີຫຼາຍວິທີທີ່ໃຊ້ໃນການສຶກສາທາງສະຖິຕິ. ບາງວິທີລວມມີການທົດສອບຕໍ່ໄປນີ້:

1. ການທົດສອບອັນດັບ Wilcoxon Signed-Rank
ການທົດສອບນີ້ແມ່ນໃຊ້ເພື່ອປຽບທຽບຕົວຢ່າງສອງຕົວຢ່າງທີ່ມີຄວາມສຳພັນກັນ ຫຼື ຈັບຄູ່, ໂດຍສະເພາະເມື່ອສົມມຸດຕິຖານຂອງຄວາມປົກກະຕິບໍ່ສາມາດບັນລຸໄດ້. ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີແທນການທົດສອບ t ທີ່ຈັບຄູ່.

2. ການທົດສອບ Mann-Whitney U
ນີ້ແມ່ນການທົດສອບທີ່ໃຊ້ເພື່ອປຽບທຽບຕົວຢ່າງອິດສະຫຼະສອງຕົວຢ່າງ. ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີແທນການທົດສອບ t ທີ່ມີຕົວຢ່າງອິດສະຫຼະສອງຕົວຢ່າງ.

3. ການທົດສອບ Kruskal-Wallis
ການທົດສອບນີ້ແມ່ນໃຊ້ເພື່ອສຶກສາຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງກຸ່ມທີ່ເປັນອິດສະຫຼະສາມກຸ່ມ ຫຼື ຫຼາຍກວ່ານັ້ນ. ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີແທນ ANOVA ທາງດຽວ.

4. ການທົດສອບ Friedman
ນຳໃຊ້ກັບຂໍ້ມູນຊ້ຳໆ ຫຼື ຂໍ້ມູນທີ່ມີການວັດແທກຊ້ຳໆໃນຫົວຂໍ້ດຽວກັນ. ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີສຳລັບການວັດແທກຊ້ຳໆ ANOVA.

5. ການທົດສອບ Chi-Square (χ²)
ມັນເປັນເລື່ອງທຳມະດາຫຼາຍໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບໝວດໝູ່ເພື່ອທົດສອບຄວາມເປັນເອກະລາດ ຫຼື ຄວາມເໝາະສົມ.

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ

ການຄົ້ນຄວ້າທາງການແພດ
ໃນການຄົ້ນຄວ້າທາງການແພດ, ຂໍ້ມູນມັກຈະບໍ່ສອດຄ່ອງກັບການແຈກຢາຍປົກກະຕິເນື່ອງຈາກຂະໜາດຕົວຢ່າງນ້ອຍ ຫຼື ການແຈກຢາຍທີ່ບໍ່ສົມດຸນ. ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງກັງວົນກ່ຽວກັບການແຈກຢາຍ. ຕົວຢ່າງ, ການທົດສອບ Mann-Whitney U ສາມາດໃຊ້ເພື່ອປຽບທຽບປະສິດທິພາບຂອງຢາສອງຊະນິດໂດຍບໍ່ຕ້ອງສົມມຸດວ່າຄວາມແຕກຕ່າງໃນປະສິດທິພາບເກີດຂຶ້ນຫຼັງຈາກການແຈກຢາຍປົກກະຕິ.

ວິທະຍາສາດສັງຄົມ
ໃນສັງຄົມວິທະຍາ ແລະ ຈິດຕະວິທະຍາ, ຂໍ້ມູນມັກຈະເປັນລຳດັບ ແລະ ບໍ່ສອດຄ່ອງກັບສົມມຸດຕິຖານຂອງການແຈກຢາຍປົກກະຕິ. ຕົວຢ່າງ, ຂໍ້ມູນການສຳຫຼວດໃນລະດັບ Likert ຈະຖືກວິເຄາະໄດ້ດີກວ່າໂດຍໃຊ້ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີ ເຊັ່ນ ການທົດສອບ Kruskal-Wallis ກ່ວາ ANOVA.

ເສດຖະສາດ ແລະ ທຸລະກິດ
ໃນດ້ານເສດຖະສາດ ແລະ ທຸລະກິດ, ພວກເຮົາມັກເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ໄດ້ແຈກຢາຍຕາມປົກກະຕິ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອຈັດການກັບຂໍ້ມູນເຊີງຄຸນນະພາບ ຫຼື ຂໍ້ມູນປະເພດ. ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີ ເຊັ່ນ: ການທົດສອບ Chi-square ສາມາດໃຊ້ເພື່ອທົດສອບຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງສອງຕົວແປປະເພດ, ເຊັ່ນ: ການວິເຄາະອິດທິພົນຂອງປັດໄຈທາງປະຊາກອນຕໍ່ຄວາມມັກໃນການຊື້ຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ.

ຂໍ້ດີ ແລະ ຂໍ້ເສຍຂອງວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີ

ເກີນ

1. ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ: ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີແມ່ນມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍເພາະວ່າພວກມັນບໍ່ໄດ້ສົມມຸດຕິຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງກ່ຽວກັບການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ພວກມັນມີປະໂຫຍດໃນຫຼາຍໆສະຖານະການ.

2. ຄວາມທົນທານຕໍ່ກັບຄ່າຜິດປົກກະຕິ: ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີແມ່ນທົນທານກວ່າຕໍ່ກັບຄ່າຜິດປົກກະຕິ ແລະ ຄ່າທີ່ຮຸນແຮງ, ເຊິ່ງເພີ່ມຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງຜົນໄດ້ຮັບ.

3. ຄວາມສາມາດໃນການນຳໃຊ້ໄດ້ຈິງ: ສຳລັບຂໍ້ມູນລຳດັບ ຫຼື ຂໍ້ມູນທີ່ມີຂະໜາດທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ, ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີໃຫ້ວິທີການວິເຄາະທີ່ມີປະສິດທິພາບ ແລະ ໃຊ້ໄດ້ຈິງ.

4. ການນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ: ການທົດສອບທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີຫຼາຍຢ່າງສາມາດນຳໃຊ້ກັບຂໍ້ມູນ ແລະ ບັນຫາການຄົ້ນຄວ້າປະເພດຕ່າງໆ.

ຂາດ

1. ປະສິດທິພາບທາງສະຖິຕິ: ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີ, ໃນຂະນະທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍກວ່າ, ແຕ່ມັກຈະມີປະສິດທິພາບທາງສະຖິຕິໜ້ອຍກວ່າວິທີການພາລາມິເຕີ. ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າພວກມັນອາດຈະຕ້ອງການຕົວຢ່າງທີ່ໃຫຍ່ກວ່າເພື່ອກວດຫາຜົນກະທົບດຽວກັນ.

2. ບໍ່ໄດ້ໃຫ້ການປະເມີນພາລາມິເຕີ: ໜຶ່ງໃນຈຸດອ່ອນຫຼັກຂອງວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີແມ່ນວ່າພວກມັນບໍ່ໄດ້ໃຫ້ການປະເມີນພາລາມິເຕີປະຊາກອນເຊັ່ນ: ຄ່າສະເລ່ຍ ແລະ ຄວາມແปรປ່ວນ.

3. ການຕີຄວາມໝາຍຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຈຳກັດ: ການຕີຄວາມໝາຍຜົນໄດ້ຮັບຈາກການທົດສອບທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີບາງຄັ້ງອາດຈະມີຄວາມສັບສົນ ຫຼື ຈຳກັດກວ່າໃນບາງສະພາບການກ່ວາວິທີການພາລາມິເຕີ.

4. ຂໍ້ຈຳກັດໃນການລວມຕົວ: ຜົນໄດ້ຮັບຂອງວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີບາງຄັ້ງອາດຈະຍາກທີ່ຈະລວມຕົວກັບປະຊາກອນທີ່ກວ້າງຂວາງ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອວິທີການດັ່ງກ່າວມີຄວາມສະເພາະເຈາະຈົງຫຼາຍຕໍ່ຂໍ້ມູນທີ່ກຳລັງສຶກສາ.

ສະຫຼຸບ

ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີມີບົດບາດສຳຄັນໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງສະຖິຕິ, ໂດຍສະເພາະໃນສະຖານະການທີ່ບໍ່ສາມາດຕອບສະໜອງສົມມຸດຕິຖານກ່ຽວກັບການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນ ຫຼື ບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນເປັນລຳດັບ. ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ຄວາມທົນທານຕໍ່ກັບຄ່າຜິດປົກກະຕິ, ແລະ ການນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງພວກມັນເຮັດໃຫ້ພວກມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີຄຸນຄ່າໃນຊຸດເຄື່ອງມືການວິເຄາະທາງສະຖິຕິ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ຍັງມີຂໍ້ຈຳກັດຫຼາຍຢ່າງ, ລວມທັງປະສິດທິພາບທາງສະຖິຕິທີ່ຕ່ຳກວ່າ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດໃນການຕີຄວາມໝາຍຜົນໄດ້ຮັບ. ດັ່ງນັ້ນ, ການເລືອກລະຫວ່າງວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນພາລາມິເຕີ ແລະ ວິທີການແບບພາລາມິເຕີຄວນເຮັດໂດຍອີງໃສ່ລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຈຸດປະສົງຂອງການວິເຄາະ.

ດ້ວຍຄວາມເຂົ້າໃຈດີກ່ຽວກັບຈຸດແຂງ ແລະ ຈຸດອ່ອນຂອງແຕ່ລະວິທີ, ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດເລືອກວິທີການທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດສຳລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າ, ຮັບປະກັນວ່າຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໄດ້ຮັບແມ່ນຖືກຕ້ອງ ແລະ ໜ້າເຊື່ອຖື.