ماذا تعني طريقة اللامعلمية؟
تشير الطريقة اللامعلمية إلى نوع من الإحصاء لا يتطلب أن يفي السكان الذين يتم تحليلهم بافتراضات أو معلمات معينة. توفر الأساليب الإحصائية المعروفة مثل ANOVA وارتباط Pearson واختبار t وغيرها من المعلومات الصحيحة حول البيانات التي يتم تحليلها فقط إذا كان السكان الأساسيون يفيون بافتراضات معينة. أحد الافتراضات الأكثر شيوعًا هي أن البيانات السكانية لها "توزيع طبيعي".
إحصائيات البارامترية يمكن تطبيقها أيضًا على المجموعات ذات أنواع التوزيع المعروفة الأخرى. لا تتطلب الإحصاءات اللامعلمية أن تفي بيانات السكان بالافتراضات المطلوبة للإحصاءات حدودي. لذلك ، فإن الإحصائيات اللامعلمية تنقسم إلى فئة من الإحصاءات يشار إليها أحيانًا على أنها خالية من التوزيع. غالبًا ما يتم استخدام أساليب غير معلمية عندما يكون للبيانات السكانية توزيع غير معروف ، أو عندما يكون حجم العينة صغيرًا.
شرح طريقة اللامعلمية
غالبًا ما يتم استخدام الأساليب غير البارامترية وغير البارامترية في أنواع مختلفة من البيانات. إحصاءات المعلمات عادة ما تتطلب بيانات الفاصل أو النسبة. مثال على هذا النوع من البيانات هو العمر والدخل والطول والوزن حيث القيم مستمرة والفواصل الزمنية بين القيم لها معنى.
في المقابل ، عادة ما تستخدم إحصاءات اللامعلمية على البيانات الاسمية أو الترتيبية. المتغيرات الاسمية هي متغيرات ليس لها قيمة كمية. تشمل المتغيرات الاسمية الشائعة في أبحاث العلوم الاجتماعية ، على سبيل المثال ، الجنس ، الذي قيمه المحتملة هي فئات منفصلة ، "ذكر" و "أنثى". "المتغيرات الاسمية الشائعة الأخرى في بحوث العلوم الاجتماعية هي العرق والحالة الزواجية والمستوى التعليمي وحالة التوظيف (العاملين مقابل العاطلين عن العمل).
المتغيرات العادية هي تلك التي تشير فيها القيمة إلى بعض الترتيب. مثال للمتغير الترتيبي هو إذا سأل أحد المجيبين على الاستطلاع ، "على مقياس من 1 إلى 5 ، مع 1 غير راضٍ للغاية و 5 راضٍ للغاية ، كيف تقيم تجربتك مع شركة الكابلات؟"
على الرغم من أن الإحصائيات اللامعلمية تتمتع بميزة الاضطرار إلى تلبية بعض الافتراضات ، إلا أنها أقل قوة من الإحصاءات المعلمية. هذا يعني أنها قد لا تظهر علاقة بين متغيرين عندما يكون أحدهما موجودًا في الواقع.
تشمل الاختبارات غير اللامعلمية الشائعة اختبار تشي سكوير ، واختبار رتبة ويلكوكسون ، واختبار كروسكال واليس ، وعلاقة ترتيب سبيرمان.