الطريقة اللامعلمية

ما هي الطريقة اللامعلمية؟

تشير الطريقة اللامعلمية إلى نوع من الإحصاء لا يقدم أي افتراضات حول خصائص العينة (معلماتها) أو ما إذا كانت البيانات المرصودة كمية أو نوعية.

يمكن أن تتضمن الإحصائيات اللامعلمية إحصائيات وصفية معينة ونماذج إحصائية واستدلال واختبارات إحصائية. لم يتم تحديد بنية النموذج للطرق اللامعلمية ** بداهة ** ولكن بدلاً من ذلك يتم تحديدها من البيانات.

لا يقصد بمصطلح "nonparametric" أن مثل هذه النماذج تفتقر تمامًا إلى المعلمات ، بل يعني أن عدد وطبيعة المتغيرات مرنة وليست ثابتة مسبقًا. المدرج التكراري هو مثال للتقدير اللامعلمي لتوزيع الاحتمالات.

في المقابل ، فإن الأساليب الإحصائية المعروفة مثل ANOVA ، وعلاقة بيرسون ، واختبار t ، وغيرها تضع افتراضات حول البيانات التي يتم تحليلها. أحد الافتراضات البارامترية الأكثر شيوعًا هو أن بيانات السكان لها " توزيع طبيعي ".

كيف تعمل الطريقة اللامعلمية

غالبًا ما تُستخدم الطرق البارامترية واللامعلمية في أنواع مختلفة من البيانات. تتطلب الإحصائيات البارامترية عمومًا بيانات الفاصل الزمني أو النسبة. مثال على هذا النوع من البيانات هو العمر والدخل والطول والوزن حيث تكون القيم متصلة ويكون للفترات الفاصلة بين القيم معنى.

في المقابل ، تُستخدم الإحصائيات اللامعلمية عادةً على البيانات الاسمية أو الترتيبية. المتغيرات الاسمية هي المتغيرات التي ليس لقيمها قيمة كمية. تشمل المتغيرات الاسمية الشائعة في أبحاث العلوم الاجتماعية ، على سبيل المثال ، الجنس ، الذي تكون قيمه المحتملة عبارة عن فئات منفصلة ، "ذكر" و "أنثى". المتغيرات الاسمية الأخرى الشائعة في أبحاث العلوم الاجتماعية هي العرق والحالة الاجتماعية والمستوى التعليمي والوضع الوظيفي (موظف مقابل عاطل عن العمل).

المتغيرات الترتيبية هي تلك التي تقترح فيها القيمة بعض الترتيب. من الأمثلة على المتغير الترتيبي إذا سأل أحد المشاركين في الاستطلاع ، "على مقياس من 1 إلى 5 ، مع كون 1 غير راضٍ للغاية و 5 راضٍ للغاية ، كيف تقيم تجربتك مع شركة الكابلات؟"

يمكن أيضًا تطبيق الإحصائيات البارامترية على المجموعات السكانية ذات أنواع التوزيع المعروفة الأخرى. لا تتطلب الإحصائيات اللامعلمية أن تلبي بيانات السكان الافتراضات المطلوبة للإحصاءات البارامترية. لذلك ، تندرج الإحصائيات اللامعلمية في فئة الإحصاءات التي يشار إليها أحيانًا على أنها خالية من التوزيع. غالبًا ما يتم استخدام الطرق اللامعلمية عندما يكون توزيع بيانات المجتمع غير معروف ، أو عندما يكون حجم العينة صغيرًا.

إعتبارات خاصة

على الرغم من أن الإحصائيات اللامعلمية تتمتع بميزة الحاجة إلى تلبية بعض الافتراضات ، إلا أنها أقل قوة من الإحصائيات البارامترية. هذا يعني أنهم قد لا يظهرون علاقة بين متغيرين عندما يوجد واحد في الواقع.

اكتسبت الإحصائيات اللامعلمية التقدير بسبب سهولة استخدامها. مع تخفيف الحاجة إلى المعلمات ، تصبح البيانات أكثر قابلية للتطبيق على مجموعة أكبر من الاختبارات. يمكن استخدام هذا النوع من الإحصائيات بدون المتوسط ، أو حجم العينة ، أو الانحراف المعياري ، أو تقدير أي معلمات أخرى ذات صلة عند عدم توفر أي من هذه المعلومات.

نظرًا لأن الإحصائيات اللامعلمية تقدم افتراضات أقل حول بيانات العينة ، فإن تطبيقها أوسع نطاقًا من الإحصائيات البارامترية. في الحالات التي يكون فيها الاختبار البارامترى أكثر ملاءمة ، ستكون الطرق اللامعلمية أقل كفاءة. وذلك لأن الإحصائيات اللامعلمية تتجاهل بعض المعلومات المتوفرة في البيانات ، على عكس الإحصائيات البارامترية.

تشمل الاختبارات اللامعلمية الشائعة Chi-Square ، واختبار تصنيف Wilcoxon ، واختبار Kruskal-Wallis ، وارتباط ترتيب رتبة Spearman.

أمثلة على الطريقة اللامعلمية

فكر في محلل مالي يرغب في تقدير القيمة المعرضة للخطر (VaR) للاستثمار. يقوم المحلل بجمع بيانات الأرباح من مئات الاستثمارات المماثلة خلال أفق زمني مماثل. وبدلاً من افتراض أن الأرباح تتبع التوزيع الطبيعي ، فإنها تستخدم المدرج التكراري لتقدير التوزيع بدون معلم. ثم تزود النسبة المئوية الخامسة من هذا المدرج التكراري المحلل بتقدير غير معلمي للمخاطر المعرضة للمخاطر.

للحصول على مثال ثانٍ ، فكر في باحث مختلف يريد معرفة ما إذا كان متوسط ساعات النوم مرتبطًا بمعدل تكرار إصابة الشخص بالمرض. نظرًا لأن العديد من الأشخاص نادرًا ما يمرضون ، هذا إن حدث أصلاً ، ويمرض الآخرون أحيانًا أكثر بكثير من غيرهم ، فمن الواضح أن توزيع تواتر المرض غير طبيعي ، ويكون منحرفًا ومعرضًا للانحراف.

وبالتالي ، بدلاً من استخدام طريقة تفترض التوزيع الطبيعي لتكرار المرض ، كما هو الحال في تحليل الانحدار الكلاسيكي ، على سبيل المثال ، قرر الباحث استخدام طريقة غير معلمية مثل تحليل الانحدار الكمي.

يسلط الضوء

• هذا على عكس الطرق البارامترية ، التي تضع افتراضات حول شكل أو خصائص البيانات. تتضمن أمثلة هذه الطرق نموذج التوزيع الطبيعي ونموذج الانحدار الخطي.

• الطريقة اللامعلمية هي فرع من الإحصائيات حيث لا يُفترض أن تأتي البيانات من نماذج محددة يتم تحديدها بواسطة عدد صغير من المعلمات.

• غالبًا ما يكون التحليل اللامعلمي هو الأنسب عند النظر في ترتيب شيء ما ، حيث حتى لو تغيرت البيانات الرقمية ، فمن المحتمل أن تظل النتائج كما هي.