Parametrik Olmayan Yöntem

Parametrik Olmayan Yöntem Nedir?

Parametrik olmayan yöntem, örneğin özellikleri (parametreleri) veya gözlemlenen verilerin nicel mi yoksa nitel mi olduğu hakkında herhangi bir varsayımda bulunmayan bir istatistik türünü ifade eder.

Parametrik olmayan istatistikler, belirli tanımlayıcı istatistikleri,. istatistiksel modelleri, çıkarımları ve istatistiksel testleri içerebilir. Parametrik olmayan yöntemlerin model yapısı a priori belirtilmez, bunun yerine verilerden belirlenir.

"Parametrik olmayan" terimi, bu tür modellerin tamamen parametrelerden yoksun olduğu anlamına gelmez, daha ziyade parametrelerin sayısı ve doğasının esnek olduğu ve önceden sabitlenmediği anlamına gelir. Bir histogram, bir olasılık dağılımının parametrik olmayan bir tahmininin bir örneğidir.

ANOVA,. Pearson korelasyonu,. t-testi ve diğerleri gibi iyi bilinen istatistiksel yöntemler , analiz edilen veriler hakkında varsayımlarda bulunur. En yaygın parametrik varsayımlardan biri, nüfus verilerinin " normal dağılıma " sahip olmasıdır.

Parametrik Olmayan Yöntem Nasıl Çalışır?

Parametrik ve parametrik olmayan yöntemler genellikle farklı veri türleri üzerinde kullanılır. Parametrik istatistikler genellikle aralık veya oran verilerini gerektirir. Bu tür verilere bir örnek, değerlerin sürekli olduğu ve değerler arasındaki aralıkların anlam ifade ettiği yaş, gelir, boy ve kilodur.

Buna karşılık, parametrik olmayan istatistikler tipik olarak nominal veya sıralı veriler üzerinde kullanılır. Nominal değişkenler, değerlerinin nicel değerleri olmayan değişkenlerdir. Örneğin, sosyal bilim araştırmalarındaki yaygın nominal değişkenler, olası değerleri ayrı kategoriler olan "erkek" ve "kadın" olan cinsiyeti içerir. istihdam durumu (çalışana karşı işsiz).

Sıralı değişkenler, değerin bir sıra önerdiği değişkenlerdir. Sıralı değişkene bir örnek, bir ankete katılanın "1'in Son Derece Memnuniyetsiz ve 5'in Son Derece Memnun olduğu 1'den 5'e kadar bir ölçekte, kablo şirketiyle olan deneyiminizi nasıl değerlendirirsiniz?"

parametrik istatistikler,. bilinen diğer dağılım türlerine sahip popülasyonlara da uygulanabilir. Parametrik olmayan istatistikler, popülasyon verilerinin parametrik istatistikler için gerekli varsayımları karşılamasını gerektirmez. Bu nedenle parametrik olmayan istatistikler, bazen dağıtımdan bağımsız olarak adlandırılan bir istatistik kategorisine girer. Popülasyon verileri bilinmeyen bir dağılıma sahip olduğunda veya örnek boyutu küçük olduğunda genellikle parametrik olmayan yöntemler kullanılacaktır.

Özel Hususlar

Parametrik olmayan istatistikler, birkaç varsayımı yerine getirme avantajına sahip olsalar da, parametrik istatistiklerden daha az güçlüdürler. Bu, aslında bir tane varken iki değişken arasında bir ilişki göstermeyebilecekleri anlamına gelir.

Parametrik olmayan istatistikler, kullanım kolaylığı nedeniyle beğeni kazanmıştır. Parametrelere duyulan ihtiyaç ortadan kalktıkça, veriler daha geniş çeşitlilikteki testler için daha uygulanabilir hale gelir. Bu tür istatistikler, bu bilgilerin hiçbiri mevcut olmadığında, ortalama, örneklem büyüklüğü, standart sapma veya diğer ilgili parametrelerin tahmini olmadan kullanılabilir.

Parametrik olmayan istatistikler, örnek veriler hakkında daha az varsayımda bulunduğundan, uygulaması parametrik istatistiklerden daha geniş kapsamlıdır. Parametrik testlerin daha uygun olduğu durumlarda parametrik olmayan yöntemler daha az verimli olacaktır. Bunun nedeni, parametrik olmayan istatistiklerin, parametrik istatistiklerin aksine verilerde bulunan bazı bilgileri atmasıdır.

Yaygın parametrik olmayan testler arasında Ki-Kare,. Wilcoxon sıra toplamı testi,. Kruskal-Wallis testi ve Spearman'ın sıra sırası korelasyonu bulunur.

Parametrik Olmayan Yöntemin Örnekleri

değerini (VaR) tahmin etmek isteyen bir finansal analist düşünün . Analist, benzer bir zaman ufku boyunca yüzlerce benzer yatırımdan kazanç verilerini toplar. Kazançların normal bir dağılım izlediğini varsaymak yerine, dağılımı parametrik olmayan bir şekilde tahmin etmek için histogramı kullanır. Bu histogramın 5. yüzdelik dilimi daha sonra analiste parametrik olmayan bir VaR tahmini sağlar.

İkinci bir örnek olarak, ortalama uyku saatinin kişinin ne sıklıkla hastalandığıyla bağlantılı olup olmadığını öğrenmek isteyen farklı bir araştırmacıyı düşünün. Pek çok insan nadiren hastalandığından ve ara sıra diğerleri diğerlerinden çok daha sık hastalandığından, hastalık sıklığının dağılımı açıkça normal değildir, sağa çarpık ve aykırı değerlere eğilimlidir.

Bu nedenle, örneğin klasik regresyon analizinde olduğu gibi hastalık sıklığı için normal bir dağılım olduğunu varsayan bir yöntem kullanmak yerine, araştırmacı nicel regresyon analizi gibi parametrik olmayan bir yöntem kullanmaya karar verir.

##Öne çıkanlar

• Bu, verilerin şekli veya özellikleri hakkında varsayımlarda bulunan parametrik yöntemlerin aksinedir. Bu tür yöntemlerin örnekleri arasında normal dağılım modeli ve doğrusal regresyon modeli yer alır.

• Parametrik olmayan yöntem, verilerin az sayıda parametreyle belirlenen önceden belirlenmiş modellerden geldiği varsayılmayan bir istatistik dalıdır.

• Parametrik olmayan analiz, sayısal veriler değişse bile sonuçların muhtemelen aynı kalacağı bir şeyin sırasını düşünürken genellikle en uygunudur.