Phương pháp Nonparametric có nghĩa là gì?
Phương pháp không tham số đề cập đến một loại thống kê không yêu cầu dân số được phân tích đáp ứng các giả định hoặc tham số nhất định. Các phương pháp thống kê nổi tiếng như ANOVA, tương quan Pearson, kiểm tra t và các phương pháp khác cung cấp thông tin hợp lệ về dữ liệu được phân tích chỉ khi dân số cơ bản đáp ứng một số giả định nhất định. Một trong những giả định phổ biến nhất là dữ liệu dân số có "phân phối bình thường".
Thống kê tham số cũng có thể được áp dụng cho các quần thể với các loại phân phối đã biết khác, tuy nhiên. Thống kê phi tham số không yêu cầu dữ liệu dân số đáp ứng các giả định cần thiết cho thống kê tham số. Thống kê phi tham số, do đó, rơi vào một loại thống kê đôi khi được gọi là không phân phối. Thông thường các phương pháp không tham số sẽ được sử dụng khi dữ liệu dân số có phân phối không xác định hoặc khi kích thước mẫu nhỏ.
Giải thích phương pháp không tham số
Các phương pháp tham số và không tham số thường được sử dụng trên các loại dữ liệu khác nhau. Thống kê tham số thường yêu cầu dữ liệu khoảng hoặc tỷ lệ. Một ví dụ về loại dữ liệu này là tuổi, thu nhập, chiều cao và cân nặng trong đó các giá trị là liên tục và khoảng giữa các giá trị có ý nghĩa.
Ngược lại, thống kê phi tham số thường được sử dụng trên dữ liệu danh nghĩa hoặc thứ tự. Các biến danh nghĩa là các biến mà các giá trị không có giá trị định lượng. Các biến danh nghĩa phổ biến trong nghiên cứu khoa học xã hội, ví dụ, bao gồm giới tính, có các giá trị có thể là các loại riêng biệt, "nam" và "nữ". Các biến danh nghĩa phổ biến khác trong nghiên cứu khoa học xã hội là chủng tộc, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn và tình trạng việc làm (làm việc so với thất nghiệp).
Các biến thông thường là các biến trong đó giá trị gợi ý một số thứ tự. Một ví dụ về biến số thứ tự sẽ là nếu người trả lời khảo sát hỏi: "Trên thang điểm từ 1 đến 5, với 1 là cực kỳ không hài lòng và 5 là cực kỳ hài lòng, bạn đánh giá như thế nào về kinh nghiệm của bạn với công ty cáp?"
Mặc dù số liệu thống kê phi tham số có lợi thế là phải đáp ứng một số giả định, nhưng chúng ít mạnh hơn so với thống kê tham số. Điều này có nghĩa là chúng có thể không hiển thị mối quan hệ giữa hai biến khi thực tế tồn tại một biến.
Các bài kiểm tra không tham số phổ biến bao gồm Chi Square, kiểm tra tổng xếp hạng Wilcoxon, kiểm tra Kruskal-Wallis và tương quan thứ tự xếp hạng của Spearman.
