စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ Nonparametric နည်းလမ်းများ
စာရင်းအင်းနယ်ပယ်တွင်၊ ရိုးရာ ကန့်သတ်ချက်နည်းလမ်းများသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရှုခင်းကို မကြာခဏ လွှမ်းမိုးလေ့ရှိသည်။ ဤနည်းလမ်းများသည် ပုံမှန်ဖြစ်ခြင်း၊ homoscedasticity နှင့် linearity ကဲ့သို့သော အခြေခံလူဦးရေဖြန့်ဖြူးမှုဆိုင်ရာ ယူဆချက်များ ပါဝင်လေ့ရှိသည်။ ကန့်သတ်ချက်နည်းစနစ်များသည် အခြေအနေများစွာတွင် အစွမ်းထက်ပြီး အသုံးဝင်သော်လည်း၊ ၎င်းတို့၏ယူဆချက်များကို မတည်မြဲနိုင်သော သို့မဟုတ် ချိုးဖောက်နိုင်သည့် အခြေအနေများ ရှိပါသည်။ ဤနေရာတွင် ကန့်သတ်ချက်မဟုတ်သော နည်းလမ်းများ ပေါ်လာပြီး အချက်အလက်ဖြန့်ဖြူးမှုနှင့်ပတ်သက်၍ တင်းကျပ်သော ယူဆချက်များမပါဘဲ စာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ခိုင်မာပြီး စွယ်စုံရကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤဆောင်းပါးသည် ကန့်သတ်ချက်မဟုတ်သော နည်းလမ်းများ၏ အခြေခံများ၊ ထင်ရှားသောနည်းစနစ်များနှင့် နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် ၎င်းတို့၏အသုံးချမှုများကို လေ့လာသုံးသပ်ထားပါသည်။
Nonparametric နည်းလမ်းများကို နားလည်ခြင်း
ဖြန့်ဖြူးမှုကင်းသော နည်းလမ်းများဟု မကြာခဏရည်ညွှန်းလေ့ရှိသော ပါရာမက်ထရစ်နည်းလမ်းများသည် နမူနာများကို ရွေးချယ်သည့် လူဦးရေအတွက် တိကျသော ဖြန့်ဖြူးမှုကို မယူဆသော စာရင်းအင်းနည်းစနစ်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် နမူနာအရွယ်အစားသေးငယ်ခြင်း၊ မသိသော ဖြန့်ဖြူးမှုများ သို့မဟုတ် အစဉ်လိုက်ဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည့်အခါ အထူးအကျိုးရှိသည်။ ပါရာမက်ထရစ်မဟုတ်သော နည်းလမ်းများ၏ အဓိကအားသာချက်မှာ ပါရာမက်ထရစ်ယူဆချက်များကို ချိုးဖောက်မှုများကို ဆန့်ကျင်သည့် ၎င်းတို့၏ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိမှုနှင့် ခံနိုင်ရည်ရှိမှုတွင် တည်ရှိသည်။
Nonparametric နည်းလမ်းများရဲ့ အဓိကဝိသေသလက္ခဏာများ
၁။ ဖြန့်ဝေမှုကင်းသော သဘောသဘာဝ : ပါရာမက်ထရစ်မဟုတ်သော နည်းလမ်းများသည် ဒေတာများကို သတ်မှတ်ထားသော ဖြန့်ဝေမှုနောက်သို့ လိုက်ရန် မလိုအပ်သောကြောင့် ၎င်းတို့ကို မတူညီသော အချက်အလက်အစုအမျိုးအစားများတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးချနိုင်စေပါသည်။
၂။ ခိုင်မာမှု- ဤနည်းလမ်းများသည် outliers များနှင့် skewed data များအပေါ် အာရုံခံနိုင်စွမ်းနည်းပြီး ပုံမှန်မဟုတ်မှုများရှိနေချိန်တွင် ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသောရလဒ်များကို ပေးစွမ်းသည်။
၃။ စွယ်စုံရနိုင်မှု- Nonparametric နည်းပညာများကို hypothesis testing၊ estimation နှင့် prediction အပါအဝင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာအမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
၄။ ရိုးရှင်းမှု- ရှုပ်ထွေးသောဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည့်အခါတွင်ပင် ပါရာမက်ထရစ်မဟုတ်သော နည်းလမ်းများစွာကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် လွယ်ကူပါသည်။
ထင်ရှားသော ပါရာမက်ထရစ် နည်းလမ်းများ
စာရင်းအင်းဆိုင်ရာလက်တွေ့တွင် ကန့်သတ်ချက်မဲ့နည်းလမ်းများစွာ ပျံ့နှံ့နေပြီး တစ်ခုချင်းစီသည် သီးခြားရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသုံးဝင်ပါသည်။ အသုံးအများဆုံးနည်းစနစ်အချို့မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။
၁။ လက္ခဏာစမ်းသပ်မှု
လက္ခဏာစမ်းသပ်မှုသည် လူဦးရေ၏ အလယ်အလတ်ကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည့် ရိုးရှင်းသော ကန့်သတ်ချက်မဲ့ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စုံတွဲလေ့လာတွေ့ရှိချက်များအကြား ကွာခြားချက်များ၏ လက္ခဏာများ (အပေါင်း သို့မဟုတ် အနုတ်) ပေါ်တွင် မူတည်သည်။ ဤစမ်းသပ်မှုသည် ဒေတာများသည် အစဉ်လိုက်ဖြစ်သည့်အခါ သို့မဟုတ် ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးမှုကို ယူဆ၍မရသည့်အခါ အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။
– ဥပမာ : အစားအသောက်အစီအစဉ် မပြုလုပ်မီနှင့် ပြုလုပ်ပြီးနောက် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ပျမ်းမျှအလေးချိန်တွင် သိသာထင်ရှားသော ပြောင်းလဲမှုရှိမရှိ စမ်းသပ်လိုသည်ဆိုပါစို့။ ဤအကဲဖြတ်မှုကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် တွဲဖက်အလေးချိန်ကွာခြားချက်များအပေါ် လက္ခဏာစမ်းသပ်မှုကို ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။
၂။ ဝီလ်ကော့ဆန် လက်မှတ်ရေးထိုးထားသော အဆင့်စစ်ဆေးမှု
Wilcoxon signed-rank စမ်းသပ်မှုသည် signed စမ်းသပ်မှုထက် ပိုမိုအစွမ်းထက်သော အခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုဖြစ်ပြီး တွဲထားသော နမူနာများကို နှိုင်းယှဉ်ရာတွင် အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် ကွာခြားချက်များ၏ ပမာဏနှင့် ဦးတည်ရာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသောကြောင့် ဒေတာနှင့်ပတ်သက်သည့် အချက်အလက်များ ပိုမိုရရှိစေသည်။
– ဥပမာ- သုတေသီတစ်ဦးသည် Wilcoxon လက်မှတ်ရေးထိုးထားသော အဆင့်စစ်ဆေးမှုကို အသုံးပြု၍ ကျောင်းသားစွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် သင်ကြားမှုနည်းလမ်းနှစ်ခု၏ ထိရောက်မှုကို စမ်းသပ်မှုရမှတ်များမှတစ်ဆင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။
၃။ မန်း-ဝှစ်တနီ ယူ စာမေးပွဲ
Mann-Whitney U စစ်ဆေးမှု (Wilcoxon rank-sum စစ်ဆေးမှုဟုလည်း လူသိများသည်) ကို လွတ်လပ်သော နမူနာနှစ်ခုကို နှိုင်းယှဉ်ရန် အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် ပုံမှန်အခြေအနေကို မယူဆဘဲ လူဦးရေနှစ်ခု၏ ဖြန့်ဖြူးမှုများ ကွဲပြားခြင်း ရှိ၊ မရှိကို အကဲဖြတ်သည်။
– ဥပမာ : မတူညီသောစတိုးဆိုင်နှစ်ခုကြား ပျမ်းမျှဖောက်သည်ကျေနပ်မှုရမှတ်များကို နှိုင်းယှဉ်ရန်အတွက်၊ စတိုးဆိုင်နှစ်ခု၏ စိတ်ကျေနပ်မှုအဆင့်သတ်မှတ်ချက်များအကြား စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် Mann-Whitney U စမ်းသပ်မှုကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
၄။ Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှု
Kruskal-Wallis စစ်ဆေးမှုသည် Mann-Whitney U စစ်ဆေးမှုအား အုပ်စုနှစ်စုထက်ပို၍ တိုးချဲ့ထားသည်။ ၎င်းသည် လွတ်လပ်သောနမူနာများစွာ၏ အလယ်အလတ်များအကြား သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်များရှိမရှိကို အကဲဖြတ်သည်။
– ဥပမာ- စိုက်ပျိုးရေးပညာရှင်တစ်ဦးသည် မြေကွက်များစွာတွင် အသုံးပြုသော မတူညီသော ဓာတ်မြေဩဇာကုသမှုများ၏ ပျမ်းမျှအထွက်နှုန်းကို နှိုင်းယှဉ်ရန် Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
၅။ Chi-Square စမ်းသပ်မှု
ပါရာမက်ထရစ် စာရင်းအင်းများ၏ ထီးအောက်တွင် မကြာခဏ ထည့်သွင်းစဉ်းစားလေ့ရှိသော်လည်း၊ chi-square စမ်းသပ်မှုကို ပါရာမက်ထရစ်မဟုတ်သော အခြေအနေများတွင်လည်း အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် အမျိုးအစားအလိုက် ကိန်းရှင်များအကြား လွတ်လပ်မှု သို့မဟုတ် တစ်ခုတည်းသော အမျိုးအစားအလိုက် ကိန်းရှင်အတွက် ကောင်းမွန်မှုကို စမ်းသပ်သည်။
– ဥပမာ- လွတ်လပ်ရေး၏ chi-square စမ်းသပ်မှုမှတစ်ဆင့် ရွေးကောက်ပွဲတွင် ကျား၊မ နှင့် မဲပေးမှုဦးစားပေးမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုရှိမရှိ အကဲဖြတ်ခြင်း။
၆။ Kaplan-Meier ခန့်မှန်းကိရိယာ
Kaplan-Meier ခန့်မှန်းကိရိယာကို ရှင်သန်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အသုံးပြုပြီး တစ်သက်တာဒေတာမှ ရှင်သန်မှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ခန့်မှန်းပါသည်။ ၎င်းသည် လူနာရှင်သန်ချိန်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာသုတေသနတွင် အထူးသဖြင့် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
– ဥပမာ : လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် Kaplan-Meier ခန့်မှန်းချက်ကို အသုံးပြု၍ အချိန်နှင့်အမျှ ကုသမှုနှစ်မျိုးကို ခံယူနေသော လူနာများ၏ ရှင်သန်နိုင်ခြေကို နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။
Nonparametric နည်းလမ်းများ အသုံးချမှုများ
ကန့်သတ်ချက်မရှိသော ပါရာမက်ထရစ် နည်းလမ်းများကို ဘာသာရပ်အမျိုးမျိုးတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုကြပြီး၊ ပါရာမက်ထရစ် ယူဆချက်များ၏ ကန့်သတ်ချက်များမရှိဘဲ ဝေဖန်ပိုင်းခြားသိမြင်မှုများကို ပေးစွမ်းသည်။
၁။ ဆေးပညာနှင့် ပြည်သူ့ကျန်းမာရေး
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာသုတေသနတွင်၊ ရှင်သန်မှုဒေတာ၊ လူနာရလဒ်များနှင့် ကုသမှုအကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် ဘက်မလိုက်နည်းလမ်းများသည် အလွန်တန်ဖိုးရှိပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Kaplan-Meier estimator နှင့် log-rank စမ်းသပ်မှုကို ဆေးဝါးအသစ်များ သို့မဟုတ် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ၏ အာနိသင်ကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးများသည်။
၆
လူမှုရေးသိပ္ပံပညာရှင်များသည် အစဉ်လိုက်ဒေတာ၊ စစ်တမ်းတုံ့ပြန်မှုများနှင့် ပုံမှန်မဟုတ်သော ဖြန့်ဖြူးမှုများကို မကြာခဏ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းလေ့ရှိသည်။ Mann-Whitney U စမ်းသပ်မှုနှင့် Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှုကဲ့သို့သော ဘက်မစုံစမ်းသပ်မှုများသည် သုတေသီများအား လူမှုရေးအပြုအမူ၊ ပညာရေးဆိုင်ရာ ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှုများနှင့် မူဝါဒဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများအကြောင်း တရားဝင်နိဂုံးချုပ်ချက်များ ရေးဆွဲနိုင်စေပါသည်။
3. စီးပွားရေးနှင့်စီးပွားရေး
စီးပွားရေးပညာရှင်များနှင့် စီးပွားရေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများသည် ဈေးကွက်ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ၊ စားသုံးသူ ဦးစားပေးမှုများနှင့် စီးပွားရေးညွှန်းကိန်းများကို လေ့လာရန်အတွက် nonparametric နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုကြသည်။ ဤနည်းလမ်းများ၏ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိမှုသည် non-Gaussian ဖြန့်ဖြူးမှုများနှင့် outliers များရှိနေချိန်တွင် ခိုင်မာသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ခွင့်ပြုသည်။
4. ပတ်ဝန်းကျင်လေ့လာရေး
ပတ်ဝန်းကျင်သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ညစ်ညမ်းမှုအဆင့်၊ ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုနှင့် ဇီဝမျိုးကွဲများနှင့် ဆက်စပ်သောဒေတာများကို အကဲဖြတ်ရန် ကန့်သတ်ချက်မရှိသောနည်းပညာများကို အသုံးပြုကြသည်။ ဤနည်းလမ်းများသည် ရိုးရာဖြန့်ဖြူးမှုမှ မကြာခဏ သွေဖည်သွားသော ပတ်ဝန်းကျင်ဒေတာမှ ယုံကြည်စိတ်ချရသော နိဂုံးချုပ်ချက်များကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။
၃။ အင်ဂျင်နီယာ
အင်ဂျင်နီယာများသည် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု၊ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုစမ်းသပ်ခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်တိုးတက်မှုတို့တွင် ဘက်မစုံနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုကြသည်။ rank-sum စမ်းသပ်မှုနှင့် sign စမ်းသပ်မှုကဲ့သို့သော နည်းပညာများသည် ထုတ်ကုန်စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် အရေးကြီးသောအချက်များကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် အထောက်အကူပြုသည်။
ကောက်ချက်
စာရင်းအင်းပညာတွင် ပါရာမက်ထရစ်နည်းစနစ်များ၏ တင်းကျပ်သောလိုအပ်ချက်များနှင့် မကိုက်ညီသော ဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အစွမ်းထက်ပြီး ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသော ကိရိယာတန်ဆာပလာတစ်ခုကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ၎င်းတို့၏ ခိုင်မာမှု၊ စွယ်စုံရနိုင်မှုနှင့် ရိုးရှင်းမှုတို့သည် ဆေးပညာမှ အင်ဂျင်နီယာပညာအထိ နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်စေသည်။ အခြေခံလူဦးရေဖြန့်ဖြူးမှုဆိုင်ရာ ယူဆချက်များကို စွန့်လွှတ်ခြင်းဖြင့် ပါရာမက်ထရစ်နည်းစနစ်များသည် စာရင်းအင်းပညာရှင်များနှင့် သုတေသီများအား မတူညီသောဒေတာစုများမှ အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရယူနိုင်စေပြီး ၎င်းတို့၏ နိဂုံးချုပ်ချက်များ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် တရားဝင်မှုကို သေချာစေသည်။ ဒေတာများသည် ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ထုထည်တွင် ဆက်လက်တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ စုစည်းမှုတွင် ပါရာမက်ထရစ်နည်းလမ်းများ၏ အရေးပါမှုနှင့် အသုံးဝင်မှုသည် ဆက်လက်တိုးတက်နေမည်ဖြစ်သည်။
