ما هي الإحصائيات اللامعلمية؟
تشير الإحصائيات اللامعلمية إلى طريقة إحصائية لا تكون البيانات مطلوبة لتناسب التوزيع الطبيعي. تستخدم الإحصائيات اللامعلمية بيانات غالبًا ما تكون ترتيبية ، مما يعني أنها لا تعتمد على الأرقام ، بل تعتمد على الترتيب أو الترتيب. على سبيل المثال ، دراسة استقصائية تنقل تفضيلات المستهلك تتراوح من مثل إلى الكراهية ستعتبر بيانات ترتيبية.
تتضمن الإحصائيات اللامعلمية إحصائيات وصفية غير معلمية ونماذج إحصائية واستدلال واختبارات إحصائية. لم يتم تحديد بنية طراز النماذج اللامعلمية بشكل مسبق ولكن يتم تحديدها بدلاً من ذلك من البيانات. لا يقصد بالمصطلح " nonparametric" الإشارة إلى أن هذه النماذج تفتقر تمامًا إلى المعلمات ، بل أن عدد وطبيعة المعلمات مرن وغير مثبت مسبقًا. الرسم البياني هو مثال على تقدير غير بارامترات لتوزيع الاحتمالات.
فهم الإحصائيات اللامعلمية
في الإحصائيات ، تشتمل إحصائيات المعلمات على معلمات مثل الوسط ، الوسط ، الانحراف المعياري ، التباين ، إلخ. يستخدم هذا الشكل من الإحصائيات البيانات المرصودة لتقدير معلمات التوزيع. تحت إحصاءات حدودي ، يفترض أن البيانات تتناسب مع التوزيع الطبيعي مع معلمات غير معروفة μ (متوسط السكان) و σ 2 (التباين السكاني) ، والتي يتم تقديرها باستخدام متوسط العينة وتباين العينة.
لا تقوم الإحصائيات اللامعلمية بافتراض حجم العينة أو ما إذا كانت البيانات الملاحظة كمية.
لا تفترض الإحصائيات اللامعلمية أن البيانات مأخوذة من التوزيع الطبيعي. بدلاً من ذلك ، يتم تقدير شكل التوزيع تحت هذا النوع من القياس الإحصائي. في حين أن هناك العديد من المواقف التي يمكن فيها افتراض التوزيع الطبيعي ، هناك أيضًا بعض السيناريوهات التي لن يكون من الممكن تحديد ما إذا كانت البيانات سيتم توزيعها بشكل طبيعي.
أمثلة على الإحصائيات اللامعلمية
في المثال الأول ، خذ بعين الاعتبار الباحث الذي يريد تقدير عدد الأطفال في أمريكا الشمالية المولودين بعيون بنية قد يقرر أخذ عينة من 150،000 طفل وإجراء تحليل على مجموعة البيانات. سيتم استخدام القياس الذي يشتقونه كتقدير لجميع السكان من الأطفال ذوي العيون البنية المولودين في العام التالي.
على سبيل المثال ، فكر في باحث مختلف يريد أن يعرف ما إذا كان الذهاب إلى الفراش مبكراً أم متأخرًا يرتبط بعدد مرات الإصابة بالمرض. بافتراض أن العينة يتم اختيارها عشوائياً من السكان ، يمكن افتراض أن توزيع حجم العينة لوتيرة المرض طبيعي. ومع ذلك ، فإن التجربة التي تقيس مقاومة جسم الإنسان لسلالة من البكتيريا لا يمكن افتراض أن لها توزيعًا طبيعيًا.
هذا لأن بيانات عينة تم اختيارها عشوائيا قد تكون مقاومة للسلالة. من ناحية أخرى ، إذا نظر الباحث في عوامل مثل التركيب الوراثي والعرق ، فقد يجد أن حجم العينة المحدد باستخدام هذه الخصائص قد لا يقاوم الإجهاد. وبالتالي ، لا يمكن للمرء أن يفترض التوزيع الطبيعي.
هذه الطريقة مفيدة عندما لا تحتوي البيانات على تفسير رقمي واضح وأفضل استخدام مع البيانات التي تحتوي على ترتيب من نوع ما. على سبيل المثال ، قد يحتوي اختبار تقييم الشخصية على تصنيف لمقاييسه حيث يعارض بشدة ، لا يوافق ، لا يوافق ، لا مبالي ، يوافق ، ويوافق بشدة. في هذه الحالة ، يجب استخدام أساليب غير معلمية.
إعتبارات خاصة
اكتسبت الإحصائيات اللامعلمية التقدير بسبب سهولة استخدامها. مع تخفيف الحاجة إلى المعلمات ، تصبح البيانات قابلة للتطبيق على مجموعة أكبر من الاختبارات. يمكن استخدام هذا النوع من الإحصائيات دون متوسط أو حجم العينة أو الانحراف المعياري أو تقدير أي معلمات أخرى ذات صلة عندما لا تتوفر أي من هذه المعلومات.
نظرًا لأن الإحصائيات اللامعلمية تقدم افتراضات أقل حول نموذج البيانات ، فإن تطبيقه أوسع في نطاقه من الإحصاءات المعلمية. في الحالات التي يكون فيها اختبار الحدودي أكثر ملاءمة ، تكون الطرق غير الأممية أقل كفاءة. وذلك لأن النتائج التي تم الحصول عليها من إحصاءات غير الأممية لها درجة ثقة أقل مما لو كانت النتائج تم الحصول عليها باستخدام إحصاءات حدية.
الماخذ الرئيسية
- الإحصائيات اللامعلمية سهلة الاستخدام ولكنها لا تقدم دقة دقيقة للنماذج الإحصائية الأخرى. هذا النوع من التحليل مناسب تمامًا عند التفكير في ترتيب شيء ما ، حتى لو تغيرت البيانات العددية ، فإن النتائج ستبقى كما هي.
