Teste neparametrice - Prezentare generală, motive de utilizare, tipuri

În statistici, testele nonparametrice sunt metode de analiză statistică care nu necesită o distribuție pentru a îndeplini ipotezele necesare analizate (mai ales dacă datele nu sunt distribuite în mod normal). Din acest motiv, acestea sunt uneori denumite teste fără distribuție. Testele nonparametrice servesc ca alternativă la testele parametrice, cum ar fi testul T sau ANOVA, care pot fi utilizate numai dacă datele de bază îndeplinesc anumite criterii și ipoteze.

Teste neparametrice

Rețineți că testele neparametrice sunt utilizate ca metodă alternativă la testele parametrice, nu ca înlocuitori ai acestora. Cu alte cuvinte, dacă datele îndeplinesc ipotezele necesare pentru efectuarea testelor parametrice, trebuie aplicat testul parametric relevant.

În plus, în unele cazuri, chiar dacă datele nu îndeplinesc ipotezele necesare, dar dimensiunea eșantionului datelor este suficient de mare, putem aplica testele parametrice în loc de testele neparametrice.

Motive pentru a utiliza teste nonparametrice

Pentru a obține rezultatele corecte din analiza statistică Analiza cantitativă Analiza cantitativă este procesul de colectare și evaluare a datelor măsurabile și verificabile, cum ar fi veniturile, cota de piață și salariile, pentru a înțelege comportamentul și performanța unei afaceri. În era tehnologiei datelor, analiza cantitativă este considerată abordarea preferată pentru luarea deciziilor în cunoștință de cauză. , ar trebui să cunoaștem situațiile în care aplicarea testelor neparametrice este adecvată. Principalele motive pentru aplicarea testului nonparametric includ următoarele:

1. Datele subiacente nu îndeplinesc ipotezele referitoare la eșantionul populației

În general, aplicarea testelor parametrice necesită îndeplinirea diferitelor ipoteze. De exemplu, datele urmează o distribuție normală, iar varianța populației este omogenă. Cu toate acestea, unele eșantioane de date pot arăta distribuții înclinate Distribuție înclinată pozitivă În statistici, o distribuție înclinată pozitiv (sau înclinată la dreapta) este un tip de distribuție în care cele mai multe valori sunt grupate în jurul cozii stângi a.

Asimetria face ca testele parametrice să fie mai puțin puternice, deoarece media nu mai este cea mai bună măsură a tendinței centrale Tendința centrală Tendința centrală este un rezumat descriptiv al unui set de date printr-o singură valoare care reflectă centrul distribuției datelor. Împreună cu variabilitatea, deoarece este puternic afectată de valorile extreme. În același timp, testele nonparametrice funcționează bine cu distribuții înclinate și distribuții care sunt mai bine reprezentate de mediană.

2. Dimensiunea eșantionului populației este prea mică

Mărimea eșantionului este o presupunere importantă în selectarea metodei statistice adecvate Conceptele statistice de bază pentru finanțe O înțelegere solidă a statisticilor este crucială pentru a ne ajuta să înțelegem mai bine finanțele. Mai mult, conceptele statistice pot ajuta investitorii să monitorizeze. Dacă dimensiunea eșantionului este destul de mare, se poate utiliza testul parametric aplicabil. Cu toate acestea, dacă dimensiunea eșantionului este prea mică, este posibil să nu puteți valida distribuirea datelor. Astfel, aplicarea testelor nonparametrice este singura opțiune adecvată.

3. Datele analizate sunt ordinale sau nominale

Spre deosebire de testele parametrice care pot funcționa numai cu date continue, testele neparametrice pot fi aplicate altor tipuri de date, cum ar fi date ordinale sau nominale. Pentru astfel de tipuri de variabile, testele neparametrice sunt singura soluție adecvată.

Tipuri de teste

Testele nonparametrice includ numeroase metode și modele. Mai jos sunt cele mai frecvente teste și omologii lor parametri corespunzători:

1. Testul Mann-Whitney U

Testul U Mann-Whitney este o versiune nonparametrică a probelor independente t-test. Testul tratează în primul rând două eșantioane independente care conțin date ordinale.

2. Testul de rang semnat Wilcoxon

Wilcoxon Signed Rank Test este un omolog nonparametric al probelor t testate pereche. Testul compară două probe dependente cu date ordinale.

3. Testul Kruskal-Wallis

Testul Kruskal-Wallis este o alternativă nonparametrică la ANOVA unidirecțională. Testul Kruskal-Wallis este utilizat pentru a compara mai mult de două grupuri independente cu date ordinale.

Resurse aditionale

Finance este furnizorul oficial al analistului global de modelare și evaluare financiară (FMVA) ™ Certificare FMVA® Alăturați-vă peste 350.600 de studenți care lucrează pentru companii precum programul de certificare Amazon, JP Morgan și Ferrari, conceput pentru a ajuta pe oricine să devină un analist financiar de talie mondială . Pentru a continua să învățați și să vă avansați cariera, resursele financiare suplimentare de mai jos vor fi utile:

  • Combinație Combinație O combinație este o tehnică matematică care determină numărul de aranjamente posibile într-o colecție de articole în care ordinea selecției face
  • Distribuția frecvenței cumulative Distribuția frecvenței cumulative Distribuția frecvenței cumulative este o formă de distribuție a frecvenței care reprezintă suma unei clase și a tuturor claselor de sub aceasta. Amintiți-vă că frecvența
  • Distribuție înclinată negativ Distribuție înclinată negativ În statistici, o distribuție înclinată negativ (cunoscută și sub denumirea de înclinată la stânga) este un tip de distribuție în care mai multe valori sunt concentrate în dreapta
  • Bias de selecție a eșantionului Bias de selecție a eșantionului Biasul de selecție a eșantionului este prejudecata care rezultă din eșecul de a asigura randomizarea corectă a unui eșantion de populație. Defectele selecției eșantionului

Postări recente