נישט-פּאַראַמעטרישע מעטאָדן אין סטאַטיסטיק
אין דער וועלט פון סטאַטיסטיק, טראַדיציאָנעלע פּאַראַמעטרישע מעטאָדן דאָמינירן אָפט דעם אַנאַליטישן לאַנדשאַפט. די מעטאָדן אַרייַננעמען טיפּיש הנחות וועגן דער אונטערלייגנדיקער באַפעלקערונג פאַרשפּרייטונג, אַזאַ ווי נאָרמאַליטעט, האָמאָסקעדאַסטיסיטי און לינעאַריטעט. כאָטש פּאַראַמעטרישע טעקניקס זענען שטאַרק און נוצלעך אין פילע סצענאַרן, זענען דאָ סיטואַציעס וווּ זייערע הנחות קענען זיין נישט געהאַלטבאַר אָדער ווייאַלייטיד. דאָס איז וווּ ניט-פּאַראַמעטרישע מעטאָדן קומען אין שפּיל, פּראַוויידינג ראָבוסטע און ווערסאַטאַל מכשירים פֿאַר סטאַטיסטישע אַנאַליז אָן שטרענגע הנחות וועגן די דאַטן ס פאַרשפּרייטונג. דער אַרטיקל גייט אַרײַן אין די יסודות פון ניט-פּאַראַמעטרישע מעטאָדן, פּראָמינענטע טעקניקס און זייערע אַפּליקאַציעס אין פאַרשידענע פעלדער.
פֿאַרשטיין ניט-פּאַראַמעטרישע מעטאָדן
נישט-פאראמעטרישע מעטאדן, אפט באצייכנט אלס פארטיילונג-פרייע מעטאדן, זענען סטאטיסטישע טעכניקן וואס נעמען נישט אן א ספעציפישע פארטיילונג פאר דער באפעלקערונג פון וועלכער מוסטערן ווערן גענומען. זיי זענען באזונדערס מעלה ווען מען האנדלט מיט קליינע מוסטער גרייסן, אומבאקאנטע פארטיילונגען, אדער ארדינעלע דאטן. די הויפט שטארקייט פון נישט-פאראמעטרישע מעטאדן ליגט אין זייער בייגיקייט און ווידערשטאנד קעגן פארלעצונגען פון פאראמעטרישע אנווייזונגען.
שליסל קעראַקטעריסטיקס פון ניט-פּאַראַמעטרישע מעטאָדן
1. פארטיילונג-פרייע נאטור: נישט-פאראמעטרישע מעטאדן פארלאנגען נישט אז די דאטן זאלן נאכפאלגן א ספעציפישע פארטיילונג, מאכנדיג זיי ברייט אנwendבאר איבער פארשידענע טיפן דאטן-זאמלונגען.
2. ראָבוסטקייט: די מעטאָדן זענען ווייניקער סענסיטיוו צו אויסנאַם-ווערטן און פֿאַרשיידענע דאַטן, און זיי געבן מער פֿאַרלעסלעכע רעזולטאַטן אין דער אנוועזנהייט פֿון אַנאַמאַליעס.
3. ווערסאַטילאַטי: ניט-פּאַראַמעטרישע טעקניקס קענען גענוצט ווערן פֿאַר אַ פאַרשיידנקייט פון סטאַטיסטישע פּראָבלעמען, אַרייַנגערעכנט כייפּאַטאַסאַס טעסטינג, עסטימאַציע און פאָרויסזאָגן.
4. פּשוטקייט: פילע ניט-פּאַראַמעטרישע מעטאָדן זענען גרינג צו אימפּלעמענטירן און אינטערפּרעטירן, אפילו ווען מען האַנדלט מיט קאָמפּלעקסע דאַטן סטרוקטורן.
באַרימטע ניט-פּאַראַמעטרישע מעטאָדן
עטלעכע נישט-פּאַראַמעטרישע מעטאָדן זענען פאַרשפּרייט אין סטאַטיסטישער פּראַקטיק, יעדע דינט ספּעציפֿישע צוועקן. עטלעכע פון די מערסט גענוצטע טעכניקן אַרייַננעמען:
1. דער צייכן טעסט
דער צייכן טעסט איז א פשוטער נישט-פאראמעטרישער טעסט וואס ווערט גענוצט צו אפשאצן דעם מעדיאן פון א באפעלקערונג. עס פארלאזט זיך אויף די סימנים (פאזיטיוו אדער נעגאטיוו) פון די אונטערשיידן צווישן פארבינדענע אבזערוואציעס. דער טעסט איז ספעציעל נוצלעך ווען די דאטן זענען ארדינאל אדער ווען מיר קענען נישט אננעמען א נארמאלע פארטיילונג.
– ביישפּיל: לאָמיר זאָגן מיר ווילן פּרובירן צי עס איז דאָ אַ באַדייטנדיקע ענדערונג אין דעם דורכשניטלעכן וואָג פון יחידים איידער און נאָך אַ דיעטע פּראָגראַם. מיר קענען דורכפירן אַ צייכן טעסט אויף די פּאָר וואָג אונטערשיידן צו מאַכן דעם עוואַלואַציע.
2. דער ווילקאקסאן אונטערגעשריבענער ראנג טעסט
דער ווילקאקסאן סיינד-ראנג טעסט איז א שטארקערע אלטערנאטיוו צום סיינד-ראנג טעסט, גענוצט צו פארגלייכן פארבינדענע מוסטערן. עס נעמט אין באטראכט די גרייס און ריכטונג פון די אונטערשיידן, אזוי צושטעלנדיג מער אינפארמאציע וועגן די דאטן.
– בייַשפּיל: אַ פֿאָרשער קען ניצן דעם ווילקאָקסאָן סיינד-ראַנגק טעסט צו פֿאַרגלײַכן די עפֿעקטיווקייט פֿון צוויי פֿאַרשידענע לערן-מעטאָדן אויף סטודענטן-פֿאָרשטעלונגען דורך געפּאָרטע טעסט-רעזולטאַטן.
3. דער מאַן-וויטני U טעסט
דער מאַן-וויטני יו טעסט (אויך באַקאַנט ווי דער ווילקאָקסאָן ראַנג-סאַם טעסט) ווערט גענוצט צו פאַרגלייַכן צוויי אומאָפּהענגיקע מוסטערן. עס אָפּשאַצט צי די פאַרשפּרייטונגען פון די צוויי פּאָפּולאַציעס זענען אַנדערש, אָן אַננעמען נאָרמאַליטעט.
– בייַשפּיל: צו פֿאַרגלײַכן די דורכשניטלעכע קונה צופֿרידנקייט סקאָרז צווישן צוויי פֿאַרשידענע סטאָרז, קען מען אָנווענדן דעם מאַן-וויטני U טעסט צו באַשטימען צי עס איז אַ סטאַטיסטיש באַדײַטנדיקער חילוק צווישן די צופֿרידנקייט רייטינגז פֿון די צוויי סטאָרז.
4. דער קרוסקאַל-וואַליס טעסט
דער קרוסקאַל-וואַליס טעסט פארברייטערט דעם מאַן-וויטני U טעסט צו מער ווי צוויי גרופּעס. עס עוואַלוירט צי עס זענען באַדייטנדיקע אונטערשיידן צווישן די מעדיאַנס פון קייפל אומאָפּהענגיקע מוסטערן.
– בייַשפּיל: אַן אַגראַנאָם קען נוצן דעם קרוסקאַל-וואַליס טעסט צו פֿאַרגלײַכן די דורכשניטלעכע טראָגן פֿון פֿאַרשידענע דüngער באַהאַנדלונגען וואָס ווערן געווענדט צו עטלעכע שטיקלעך לאַנד.
5. דער כי-קוואדראט טעסט
כאָטש אָפט באַטראַכט אונטערן שירעם פון פּאַראַמעטרישער סטאַטיסטיק, קען דער כי-קוואַדראַט טעסט אויך ווערן געווענדט אין נישט-פּאַראַמעטרישע קאָנטעקסטן. עס טעסטירט פֿאַר אומאָפּהענגיקייט צווישן קאַטעגאָרישע וועריאַבלען אָדער גוטקייט-פון-פּאַס פֿאַר אַן איינציקער קאַטעגאָרישער וועריאַבלע.
– בייַשפּיל: אָפּשאַצן צי עס איז אַ פֿאַרבינדונג צווישן דזשענדער און שטימען פּרעפֿערענץ אין אַ וואַלן דורך אַ כי-קוואַדראַט טעסט פון זעלבשטענדיקייט.
6. דער קאַפּלאַן-מייער עסטימאַטאָר
דער קאַפּלאַן-מייער עסטימאַטאָר ווערט גענוצט פֿאַר איבערלעבונג אַנאַליז, עסטימירן די איבערלעבונג פונקציע פֿון לעבן דאַטן. עס איז באַזונדער נוצלעך אין מעדיצינישער פאָרשונג פֿאַר אַנאַליזירן פּאַציענט איבערלעבונג צייטן.
– בייַשפּיל: אַ קלינישע שטודיע קען ניצן דעם קאַפּלאַן-מייער עסטימאַטאָר צו פֿאַרגלײַכן די איבערלעבנס-וואַרשיינלעכקייטן פֿון פּאַציענטן וואָס באַקומען צוויי פֿאַרשידענע באַהאַנדלונגען איבער צײַט.
אַפּליקאַציעס פון ניט-פּאַראַמעטרישע מעטאָדן
נישט-פאראמעטרישע מעטאדן ווערן ברייט אנגעווענדט אין פארשידענע דיסציפלינעס, צושטעלנדיק קריטישע איינזיכטן אן די באגרענעצונגען פון פאראמעטרישע הנחות.
1. מעדיצין און עפנטלעכע געזונט
אין מעדיצינישער פאָרשונג, זענען נישט-פּאַראַמעטרישע מעטאָדן זייער נוצלעך פֿאַר אַנאַליזירן איבערלעבונג דאַטן, פּאַציענט רעזולטאַטן און באַהאַנדלונג עפֿעקטן. למשל, דער קאַפּלאַן-מייער עסטימאַטאָר און דער לאָג-ראַנק טעסט ווערן געוויינטלעך געניצט צו אָפּשאַצן די עפֿעקטיווקייט פֿון נײַע מעדיקאַמענטן אָדער מעדיצינישע פּראָצעדורן.
2. סאציאל ססיענסעס
סאציאלע וויסנשאפטלער האנדלען זיך אפט מיט ארדינעלע דאטן, אנקעטע-ענטפערס, און נישט-נארמאלע פארשפרייטונגען. נישט-פאראמעטרישע טעסטן ווי דער מאן-וויטני יו טעסט און דער קרוסקאל-וואליס טעסט ערמעגליכן פארשער צו ציען גילטיגע מסקנות וועגן סאציאלן אויפפירונג, בילדונגס-אינטערווענציעס, און פאליסי-איינפלוסן.
3. עקאנאמיק און ביזנעס
עקאנאמיסטן און ביזנעס אנאליסטן ניצן נישט-פאראמעטרישע מעטאדן צו שטודירן מארקעט טרענדס, קאנסומער פרעפערענצן, און עקאנאמישע אינדיקאטארן. די בייגיקייט פון די מעטאדן ערמעגליכט א שטארקע אנאליז אין דער אנוועזנהייט פון נישט-גאוסישע פארשפרייטונגען און אויסנאמען.
4. ענוויראָנמענטאַל סטודיעס
אומגעבונג וויסנשאפטלער נוצן נישט-פאראמעטרישע טעכניקן צו אפשאצן דאטן שייך צו פארפעסטיקונג לעוועלס, קלימאט ענדערונג, און ביאדיווערסיטי. די מעטאדן ערמעגליכן פארלעסלעכע מסקנות פון אומגעבונג דאטן וואס ווייכן אפט אפ פון קלאסישע פארשפרייטונגען.
5. אינזשעניריע
אינזשענירן ניצן נישט-פאראמעטרישע מעטאדן אין קוואַליטעט קאָנטראָל, רילייאַבילאַטי טעסטינג, און פּראָצעס פֿאַרבעסערונג. טעקניקס ווי דער ראַנג-סאַם טעסט און דער צייכן טעסט העלפֿן אין עוואַלואַטינג פּראָדוקט פאָרשטעלונג און ידענטיפיצירן באַטייַטיק סיבות אין מאַנופאַקטורינג פּראָצעסן.
סאָף
נישט-פאראמעטרישע מעטאדן אין סטאטיסטיק פאָרשלאָגן אַ שטאַרקע און פלעקסיבלע געצייַגקיט פֿאַר אַנאַליזירן דאַטן וואָס טרעפן נישט די שטרענגע רעקווירעמענץ פון פּאַראמעטרישע טעקניקס. זייער ראָובאַסטנאַס, ווערסאַטילאַטי און פּשוטקייט מאַכן זיי נייטיק אין פאַרשידענע פעלדער, פון מעדיצין ביז אינזשעניריע. דורך אָפּזאָגן פון הנחות וועגן דער אונטערלייגנדיקער באַפעלקערונג פאַרשפּרייטונג, נישט-פאראמעטרישע מעטאָדן געבן סטאַטיסטיקער און פאָרשער די מעגלעכקייט צו באַקומען באַדייַטנדיקע איינזיכטן פון פאַרשידענע דאַטאַסעץ, וואָס ענשורז די פאַרלאָזלעכקייט און גילטיקייט פון זייערע מסקנות. ווי דאַטן פאָרזעצן צו אַנטוויקלען אין קאָמפּלעקסיטי און באַנד, די וויכטיקייט און נוציקייט פון נישט-פאראמעטרישע מעטאָדן אין די סטאַטיסטיש רעפּערטואַר וועט נאָר פאָרזעצן צו וואַקסן.
