Статистикийн параметрийн бус аргууд
Статистик бол өгөгдөл цуглуулах, шинжлэх, тайлбарлах, танилцуулахтай холбоотой математикийн салбар юм. Статистикийн аргуудыг ерөнхийдөө хоёр үндсэн ангилалд хувааж болно: параметрийн аргууд ба параметрийн бус аргууд. Энэ нийтлэлд статистикийн параметрийн бус аргуудын талаар хэлэлцэж, тэдгээрийн үндсэн зарчим, хэрэглээ, давуу болон сул талуудыг судлах болно.
Параметрийн бус аргуудын танилцуулга
Параметр бус аргууд буюу тархалтгүй статистик гэж нэрлэгддэг аргууд нь туршиж буй популяцийн хувьд тодорхой тархалтын хэлбэрийг авч үздэггүй техникүүд юм. Олон тохиолдолд t-тест болон ANOVA зэрэг параметрийн аргууд нь өгөгдөл нь хэвийн тархалтаас гаралтай гэж үздэг. Хэрэв энэ таамаглал хангагдаагүй бол шинжилгээний үр дүн хүчингүй байж болно. Параметр бус аргууд нь өгөгдлийн тархалтын хэлбэрийн талаар бидэнд мэдээлэл байхгүй эсвэл өгөгдлийн тархалт нь хэвийн тархалтыг дагадаггүй тохиолдолд онцгой ашигтай байдаг.
Параметр бус аргуудын шинж чанарууд
1. Тодорхой тархалт гэж үздэггүй: Параметр бус аргуудын гол давуу талуудын нэг нь популяцийн тархалтын талаар таамаглал дэвшүүлдэггүй явдал юм. Энэ нь тэдгээр нь илүү уян хатан бөгөөд олон төрлийн өгөгдөлтэй ашиглаж болно гэсэн үг юм.
2. Жижиг дээжинд үр дүнтэй: Параметрийн бус аргууд нь хэвийн тархалтын таамаглалыг шалгах эсвэл хэрэгжүүлэхэд хэцүү жижиг дээжинд илүү үр дүнтэй байдаг.
3. Зэрэглэл ашиглах: Параметрийн бус олон аргууд нь бодит утгуудаас илүү өгөгдлийн зэрэглэлд тулгуурладаг. Энэ нь тэдгээрийг эрэмбийн өгөгдөл эсвэл хэт гадуурх утга агуулсан өгөгдөлд онцгой ашигтай болгодог.
4. Бат бөх чанар: Эдгээр аргууд нь параметрийн аргуудаас илүү гадуурх утга болон хэт туйлшралд илүү тэсвэртэй байдаг нь өгөгдлийн шинжилгээнд илүү найдвартай болгодог.
Түгээмэл хэрэглэгддэг параметрийн бус тестүүд
Статистикийн судалгаанд янз бүрийн параметрийн бус аргуудыг ашигладаг. Тэдгээрийн заримд дараах туршилтууд багтдаг:
1. Вилкоксоны гарын үсэгтэй зэрэглэлийн шалгалт
Энэ тестийг хоёр корреляцитай эсвэл хосолсон түүврийг харьцуулахад ашигладаг, ялангуяа хэвийн гэсэн таамаглалыг хангах боломжгүй үед. Энэ нь хосолсон t-тестийн параметрийн бус хувилбар юм.
2. Манн-Уитнигийн U тест
Энэ бол хоёр бие даасан түүврийг харьцуулахад ашигладаг тест юм. Энэ нь хоёр бие даасан түүвэртэй t-тестийн параметрийн бус хувилбар юм.
3. Крускал-Уоллисийн тест
Энэ тестийг гурван ба түүнээс дээш бие даасан бүлгийн хоорондох ялгааг судлахад ашигладаг. Энэ нь нэг чиглэлт ANOVA-ийн параметрийн бус хувилбар юм.
4. Фридманы тест
Давтагдсан өгөгдөл эсвэл ижил сэдэв дээр давтагдсан хэмжилттэй өгөгдөлд хэрэглэнэ. Энэ нь давтагдсан хэмжилтийн ANOVA-ийн параметрийн бус хувилбар юм.
5. Хи-квадрат тест (χ²)
Ангилалын өгөгдлийн шинжилгээнд бие даасан байдал эсвэл тохирох байдлыг шалгах нь маш түгээмэл байдаг.
Төрөл бүрийн салбарт хэрэглэх
Анагаах ухааны судалгаа
Анагаах ухааны судалгаанд өгөгдөл нь түүврийн хэмжээ бага эсвэл тархалтын гажуудлаас болж хэвийн тархалттай нийцдэггүй. Параметрийн бус аргууд нь судлаачдад тархалтын талаар санаа зоволгүйгээр өгөгдлийг шинжлэх боломжийг олгодог. Жишээлбэл, Манн-Уитни U тестийг үр нөлөөний зөрүү хэвийн тархалтыг дагадаг гэж үзэхгүйгээр хоёр эмийн үр нөлөөг харьцуулахын тулд ашиглаж болно.
Нийгмийн шинжлэх ухаан
Социологи, сэтгэл судлалд өгөгдөл нь ихэвчлэн дэс дарааллын хэлбэртэй байдаг бөгөөд хэвийн тархалтын таамаглалтай нийцдэггүй. Жишээлбэл, Ликертийн шатлал дээрх судалгааны өгөгдлийг ANOVA-аас илүү Крускал-Уоллисийн тест гэх мэт параметрийн бус аргуудаар илүү сайн шинжилдэг.
Эдийн засаг ба бизнес
Эдийн засаг, бизнесийн салбарт бид ихэвчлэн хэвийн тархалттай бус өгөгдөлтэй ажилладаг, ялангуяа чанарын эсвэл ангиллын өгөгдөлтэй харьцахдаа. Хи-квадрат тест гэх мэт параметрийн бус аргуудыг хоёр ангиллын хувьсагчийн хоорондын хамаарлыг шалгахад ашиглаж болно, тухайлбал хэрэглэгчийн худалдан авах сонголтод хүн ам зүйн хүчин зүйлсийн нөлөөллийг шинжлэх.
Параметр бус аргуудын давуу болон сул талууд
Илүүдэл
1. Уян хатан байдал: Параметрийн бус аргууд нь өгөгдлийн тархалтын талаар хүчтэй таамаглал дэвшүүлдэггүй тул маш уян хатан байдаг. Энэ нь тэдгээрийг олон төрлийн нөхцөл байдалд ашигтай болгодог.
2. Гадны утгуудын эсрэг бат бөх чанар: Параметрийн бус аргууд нь гадны утгууд болон хэт туйлын утгуудад илүү бат бөх байдаг тул үр дүнгийн найдвартай байдлыг нэмэгдүүлдэг.
3. Практик байдал: Дүрмийн өгөгдөл эсвэл тодорхойгүй масштабтай өгөгдлийн хувьд параметрийн бус аргууд нь шинжилгээний практик бөгөөд үр дүнтэй аргыг олгодог.
4. Өргөн хэрэглээ: Олон төрлийн параметрийн бус тестийг янз бүрийн төрлийн өгөгдөл болон судалгааны асуудлуудад хэрэглэж болно.
Дутмаг
1. Статистикийн үр ашиг: Параметрийн бус аргууд нь илүү уян хатан боловч параметрийн аргуудаас статистикийн хувьд үр ашиг багатай байдаг. Энэ нь ижил үр нөлөөг илрүүлэхийн тулд илүү том дээж шаардагдаж магадгүй гэсэн үг юм.
2. Параметрийн тооцооллыг өгдөггүй: Параметрийн бус аргуудын гол сул талуудын нэг нь дундаж болон дисперс зэрэг популяцийн параметрүүдийн тооцооллыг өгдөггүй явдал юм.
3. Үр дүнгийн хязгаарлагдмал тайлбар: Параметрийн бус тестийн үр дүнгийн тайлбар нь параметрийн аргуудаас тодорхой нөхцөлд илүү төвөгтэй эсвэл хязгаарлагдмал байж болно.
4. Ерөнхийлөн дүгнэхийн хязгаарлалтууд: Параметр бус аргуудын үр дүнг илүү өргөн хүрээний хүн амд ерөнхийлөн дүгнээхэд заримдаа илүү хэцүү байж болно, ялангуяа уг арга нь судалж буй өгөгдөлд маш тодорхой байх үед.
Дүгнэлт
Параметрийн бус аргууд нь статистикийн өгөгдлийн шинжилгээнд, ялангуяа өгөгдлийн тархалтын талаарх таамаглал биелэх боломжгүй эсвэл өгөгдөл нь дараалсан байх тохиолдолд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Тэдгээрийн уян хатан байдал, гадуурх утгуудтай харьцуулахад бат бөх чанар, өргөн хэрэглээ нь тэдгээрийг статистикийн шинжилгээний хэрэгслийн багцад үнэлж баршгүй хэрэгсэл болгодог.
Гэсэн хэдий ч эдгээр аргууд нь статистикийн үр ашиг багатай, үр дүнг тайлбарлахад хязгаарлалттай зэрэг хэд хэдэн хязгаарлалттай байдаг. Тиймээс параметрийн бус болон параметрийн аргуудын хоорондох сонголтыг өгөгдлийн шинж чанар болон шинжилгээний зорилгод үндэслэн хийх хэрэгтэй.
Арга тус бүрийн давуу болон сул талуудыг сайн ойлгосноор судлаачид өгөгдлийн шинжилгээнд хамгийн тохиромжтой аргыг сонгож, олж авсан үр дүн нь хүчин төгөлдөр, найдвартай эсэхийг баталгаажуулж чадна.
