Nichtparametrische Methode
Die nichtparametrische Methode bezieht sich auf eine Art Statistik, die nicht erfordert, dass die zu analysierende Grundgesamtheit bestimmte Annahmen oder Parameter erfüllt. Bekannte statistische Methoden wie ANOVA, Pearson-Korrelation, t-Test und andere liefern nur dann gültige Informationen zu den analysierten Daten, wenn die zugrunde liegende Grundgesamtheit bestimmte Annahmen erfüllt. Eine der häufigsten Annahmen ist, dass die Populationsdaten eine "Normalverteilung" aufweisen.
Parametrische Statistiken können jedoch auch auf Populationen mit anderen bekannten Verteilungstypen angewendet werden. Für nichtparametrische Statistiken ist es nicht erforderlich, dass die Populationsdaten den für parametrische Statistiken erforderlichen Annahmen entsprechen. Nichtparametrische Statistiken fallen daher in eine Kategorie von Statistiken, die manchmal als verteilungsfrei bezeichnet werden. Häufig werden nichtparametrische Methoden verwendet, wenn die Populationsdaten eine unbekannte Verteilung aufweisen oder wenn die Stichprobengröße gering ist.
Nichtparametrische Methode erklärt
Parametrische und nichtparametrische Methoden werden häufig für verschiedene Datentypen verwendet. Parametrische Statistiken erfordern im Allgemeinen Intervall- oder Verhältnisdaten. Ein Beispiel für diese Art von Daten sind Alter, Einkommen, Größe und Gewicht, bei denen die Werte kontinuierlich sind und die Intervalle zwischen den Werten eine Bedeutung haben.
Im Gegensatz dazu werden nichtparametrische Statistiken in der Regel für Daten verwendet, die nominal oder ordinal sind. Nominalvariablen sind Variablen, für die die Werte keinen quantitativen Wert haben. Gemeinsame nominale Variablen in der sozialwissenschaftlichen Forschung sind zum Beispiel Geschlecht, dessen mögliche Werte diskrete Kategorien sind, "männlich" und "weiblich". Andere gemeinsame nominale Variablen in der sozialwissenschaftlichen Forschung sind Rasse, Familienstand, Bildungsniveau und Beschäftigungsstatus (angestellt versus arbeitslos).
Ordnungsvariablen sind solche, bei denen der Wert eine bestimmte Reihenfolge nahelegt. Ein Beispiel für eine Ordnungsvariable wäre, wenn ein Umfrageteilnehmer gefragt würde: "Auf einer Skala von 1 bis 5, wobei 1 äußerst unzufrieden und 5 äußerst zufrieden ist, wie würden Sie Ihre Erfahrung mit dem Kabelunternehmen bewerten?"
Obwohl nichtparametrische Statistiken den Vorteil haben, dass sie nur wenige Annahmen erfüllen müssen, sind sie weniger leistungsfähig als parametrische Statistiken. Dies bedeutet, dass sie möglicherweise keine Beziehung zwischen zwei Variablen anzeigen, wenn tatsächlich eine existiert.
Zu den üblichen nichtparametrischen Tests gehören der Chi-Quadrat-Test, der Wilcoxon-Rang-Summen-Test, der Kruskal-Wallis-Test und die Rang-Reihenfolge-Korrelation nach Spearman.
Vergleich von Anlagekonten Name des Anbieters Beschreibung Angaben zum Werbetreibenden × Die in dieser Tabelle aufgeführten Angebote stammen von Partnerschaften, von denen Investopedia eine Vergütung erhält.