İstatistikte, parametrik olmayan testler, analiz edilecek gerekli varsayımları karşılamak için bir dağılım gerektirmeyen istatistiksel analiz yöntemleridir (özellikle veriler normal olarak dağıtılmamışsa). Bu nedenle, bazen dağıtımsız testler olarak adlandırılırlar. Parametrik olmayan testler, yalnızca temel verilerin belirli kriterleri ve varsayımları karşılaması durumunda kullanılabilen T testi veya ANOVA gibi parametrik testlere bir alternatif olarak hizmet eder.
Parametrik olmayan testlerin, ikameleri olarak değil, parametrik testlere alternatif bir yöntem olarak kullanıldığını unutmayın. Diğer bir deyişle, veriler parametrik testlerin gerçekleştirilmesi için gerekli varsayımları karşılıyorsa, ilgili parametrik test uygulanmalıdır.
Ayrıca bazı durumlarda veriler gerekli varsayımları karşılamasa da verinin örneklem büyüklüğü yeterince büyük olsa bile parametrik olmayan testler yerine parametrik testleri uygulayabiliyoruz.
Parametrik Olmayan Testleri Kullanma Nedenleri
İstatistiksel analizden doğru sonuçlara ulaşmak için Nicel Analiz Nicel analiz, bir işletmenin davranışını ve performansını anlamak için gelirler, pazar payı ve ücretler gibi ölçülebilir ve doğrulanabilir verilerin toplanması ve değerlendirilmesi sürecidir. Veri teknolojisi çağında, kantitatif analiz, bilinçli kararlar almak için tercih edilen yaklaşım olarak kabul edilir. parametrik olmayan testlerin uygulanmasının uygun olduğu durumları bilmeliyiz. Parametrik olmayan testi uygulamanın ana nedenleri şunları içerir:
1. Temel veriler, popülasyon örneklemi hakkındaki varsayımları karşılamıyor
Genel olarak, parametrik testlerin uygulanması çeşitli varsayımların karşılanmasını gerektirir. Örneğin, veriler normal bir dağılımı takip eder ve popülasyon varyansı homojendir. Bununla birlikte, bazı veri örnekleri çarpık dağılımlar gösterebilir. Pozitif Eğik Dağılım İstatistikte, pozitif olarak çarpık (veya sağa eğimli) dağılım, çoğu değerin sol kuyruğu etrafında kümelendiği bir dağılım türüdür.
Çarpıklık, parametrik testleri daha az güçlü kılar çünkü ortalama, artık merkezi eğilimin en iyi ölçüsü değildir. Merkezi Eğilim Merkezi eğilim, veri dağıtımının merkezini yansıtan tek bir değer aracılığıyla bir veri kümesinin açıklayıcı bir özetidir. Değişkenlikle birlikte aşırı değerlerden güçlü bir şekilde etkilendiği için. Aynı zamanda, parametrik olmayan testler, ortanca ile daha iyi temsil edilen çarpık dağılımlar ve dağılımlarla iyi çalışır.
2. Popülasyon örneklem boyutu çok küçük
Örnek boyutu, uygun istatistiksel yöntemin seçilmesinde önemli bir varsayımdır Finans için Temel İstatistik Kavramları İstatistiklerin sağlam bir şekilde anlaşılması, finansmanı daha iyi anlamamıza yardımcı olması açısından çok önemlidir. Dahası, istatistik kavramları yatırımcıların izlemesine yardımcı olabilir. Bir örneklem boyutu makul ölçüde büyükse, uygulanabilir parametrik test kullanılabilir. Bununla birlikte, bir örneklem boyutu çok küçükse, verilerin dağılımını doğrulayamayabilirsiniz. Bu nedenle parametrik olmayan testlerin uygulanması tek uygun seçenektir.
3. Analiz edilen veriler sıralı veya nominaldir
Yalnızca sürekli verilerle çalışabilen parametrik testlerin aksine, parametrik olmayan testler sıralı veya nominal veriler gibi diğer veri türlerine uygulanabilir. Bu tür değişkenler için parametrik olmayan testler tek uygun çözümdür.
Test Türleri
Parametrik olmayan testler çok sayıda yöntem ve model içerir. Aşağıda en yaygın testler ve bunlara karşılık gelen parametrik karşılıkları bulunmaktadır:
1. Mann-Whitney U Testi
Mann-Whitney U Testi, bağımsız örnekler t testinin parametrik olmayan bir versiyonudur. Test öncelikle sıra verileri içeren iki bağımsız örnekle ilgilenir.
2. Wilcoxon İşaretli Sıra Testi
Wilcoxon İşaretli Sıra Testi, eşleştirilmiş örnekler t-testinin parametrik olmayan bir karşılığıdır. Test, iki bağımlı numuneyi sıralı verilerle karşılaştırır.
3. Kruskal-Wallis Testi
Kruskal-Wallis Testi, tek yönlü ANOVA'ya parametrik olmayan bir alternatiftir. Kruskal-Wallis testi, ikiden fazla bağımsız grubu sıralı verilerle karşılaştırmak için kullanılır.
Ek kaynaklar
Finance, küresel Finansal Modelleme ve Değerleme Analistinin (FMVA) ™ FMVA® Sertifikasyonunun resmi sağlayıcısıdır Amazon, JP Morgan ve Ferrari sertifikasyon programı gibi şirketler için çalışan 350.600'den fazla öğrenciye katılın ve herkesin dünya çapında bir finansal analist olmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır . Öğrenmeye ve kariyerinizi ilerletmeye devam etmek için aşağıdaki ek Finans kaynakları faydalı olacaktır:
- Kombinasyon Kombinasyonu Bir kombinasyon, seçim sırasının geçerli olduğu bir öğe koleksiyonundaki olası düzenlemelerin sayısını belirleyen matematiksel bir tekniktir
- Kümülatif Frekans Dağılımı Kümülatif Frekans Dağılımı Kümülatif frekans dağılımı, bir sınıfın ve altındaki tüm sınıfların toplamını temsil eden bir frekans dağılımı biçimidir. O frekansı hatırla
- Negatif Eğri Dağılım Negatif Eğri Dağılım İstatistikte, negatif eğri (sola eğimli olarak da bilinir) dağılım, daha fazla değerin sağda yoğunlaştığı bir dağılım türüdür.
- Örnek Seçim Sapması Örnek Seçim Sapması Örnek seçim sapması, bir popülasyon örneğinin uygun rasgele seçilmesinin sağlanamamasından kaynaklanan sapmadır. Numune seçiminin kusurları