الاختبارات اللامعلمية - نظرة عامة ، أسباب الاستخدام ، الأنواع

في الإحصاء ، تعتبر الاختبارات اللامعلمية طرقًا للتحليل الإحصائي لا تتطلب توزيعًا لتلبية الافتراضات المطلوبة لتحليلها (خاصة إذا لم يتم توزيع البيانات بشكل طبيعي). لهذا السبب ، يشار إليها أحيانًا على أنها اختبارات خالية من التوزيع. تعمل الاختبارات اللامعلمية كبديل للاختبارات البارامترية مثل اختبار T أو ANOVA التي لا يمكن استخدامها إلا إذا كانت البيانات الأساسية تفي بمعايير وافتراضات معينة.

الاختبارات اللامعلمية

لاحظ أن الاختبارات اللامعلمية تستخدم كطريقة بديلة للاختبارات البارامترية ، وليس كبديل لها. بمعنى آخر ، إذا كانت البيانات تفي بالافتراضات المطلوبة لإجراء الاختبارات البارامترية ، فيجب تطبيق الاختبار البارامتري ذي الصلة.

بالإضافة إلى ذلك ، في بعض الحالات ، حتى إذا كانت البيانات لا تفي بالافتراضات الضرورية ولكن حجم عينة البيانات كبير بما يكفي ، فلا يزال بإمكاننا تطبيق الاختبارات البارامترية بدلاً من الاختبارات اللامعلمية.

أسباب استخدام الاختبارات اللامعلمية

من أجل تحقيق النتائج الصحيحة من التحليل الإحصائي التحليل الكمي التحليل الكمي هو عملية جمع وتقييم البيانات القابلة للقياس والتحقق مثل الإيرادات وحصة السوق والأجور من أجل فهم سلوك وأداء الأعمال. في عصر تكنولوجيا البيانات ، يعتبر التحليل الكمي هو النهج المفضل لاتخاذ قرارات مستنيرة. ، يجب أن نعرف المواقف التي يكون فيها تطبيق الاختبارات اللامعلمية مناسبًا. تشمل الأسباب الرئيسية لتطبيق الاختبار اللامعلمي ما يلي:

1. البيانات الأساسية لا تلبي الافتراضات حول عينة السكان

بشكل عام ، يتطلب تطبيق الاختبارات البارامترية افتراضات مختلفة ليتم الوفاء بها. على سبيل المثال ، تتبع البيانات توزيعًا عاديًا ويكون تباين المجتمع متجانسًا. ومع ذلك ، قد تُظهر بعض عينات البيانات توزيعات منحرفة توزيعًا منحرفًا إيجابيًا في الإحصائيات ، يعتبر التوزيع المنحرف بشكل إيجابي (أو منحرف إلى اليمين) نوعًا من التوزيع حيث يتم تجميع معظم القيم حول الذيل الأيسر لـ.

الانحراف يجعل الاختبارات البارامترية أقل قوة لأن المتوسط ​​لم يعد أفضل مقياس للاتجاه المركزي. الاتجاه المركزي هو ملخص وصفي لمجموعة البيانات من خلال قيمة واحدة تعكس مركز توزيع البيانات. جنبا إلى جنب مع التباين لأنه يتأثر بشدة بالقيم القصوى. في الوقت نفسه ، تعمل الاختبارات اللامعلمية بشكل جيد مع التوزيعات المنحرفة والتوزيعات التي يتم تمثيلها بشكل أفضل بواسطة الوسيط.

2. حجم عينة المجتمع صغير جدًا

حجم العينة هو افتراض مهم في اختيار الطريقة الإحصائية المناسبة. مفاهيم الإحصاء الأساسية للتمويل. إن الفهم القوي للإحصاءات مهم للغاية في مساعدتنا على فهم التمويل بشكل أفضل. علاوة على ذلك ، يمكن أن تساعد مفاهيم الإحصاء المستثمرين على المراقبة. إذا كان حجم العينة كبيرًا بشكل معقول ، فيمكن استخدام الاختبار المعياري القابل للتطبيق. ومع ذلك ، إذا كان حجم العينة صغيرًا جدًا ، فمن المحتمل ألا تتمكن من التحقق من صحة توزيع البيانات. وبالتالي ، فإن تطبيق الاختبارات اللامعلمية هو الخيار الوحيد المناسب.

3. البيانات التي تم تحليلها ترتيبية أو اسمية

على عكس الاختبارات البارامترية التي يمكن أن تعمل فقط مع البيانات المستمرة ، يمكن تطبيق الاختبارات اللامعلمية على أنواع البيانات الأخرى مثل البيانات الترتيبية أو الاسمية. بالنسبة لهذه الأنواع من المتغيرات ، فإن الاختبارات اللامعلمية هي الحل المناسب الوحيد.

أنواع الاختبارات

تشمل الاختبارات اللامعلمية طرقًا ونماذج عديدة. فيما يلي الاختبارات الأكثر شيوعًا ونظيراتها البارامترية المقابلة:

1. اختبار مان ويتني يو

اختبار Mann-Whitney U هو نسخة غير معلمية من اختبار t للعينات المستقلة. يتعامل الاختبار بشكل أساسي مع عينتين مستقلتين تحتويان على بيانات ترتيبية.

2. اختبار رتبة موقع ويلكوكسون

اختبار Wilcoxon Signed Rank Test هو نظير غير معلمي لاختبار t للعينات المقترنة. يقارن الاختبار بين عينتين تابعتين مع البيانات الترتيبية.

3. اختبار Kruskal-Wallis

اختبار Kruskal-Wallis هو بديل غير معلمي لاختبار ANOVA أحادي الاتجاه. يستخدم اختبار Kruskal-Wallis لمقارنة أكثر من مجموعتين مستقلتين بالبيانات الترتيبية.

مصادر إضافية

Finance هو المزود الرسمي للشهادة العالمية لمحلل التقييم والنمذجة المالية (FMVA) ™ FMVA ، انضم إلى أكثر من 350600 طالب يعملون في شركات مثل Amazon و JP Morgan و Ferrari ، وهو برنامج مصمم لمساعدة أي شخص على أن يصبح محللًا ماليًا على مستوى عالمي . لمواصلة التعلم والتقدم في حياتك المهنية ، ستكون الموارد المالية الإضافية أدناه مفيدة:

  • الدمج المختلط المزيج عبارة عن أسلوب رياضي يحدد عدد الترتيبات الممكنة في مجموعة من العناصر حيث يتم ترتيب التحديد
  • التوزيع التكراري التراكمي توزيع التردد التراكمي التوزيع التكراري التراكمي هو شكل من أشكال توزيع التردد الذي يمثل مجموع فئة وكل الفئات التي تحتها. تذكر هذا التردد
  • التوزيع المنحرف سلبياً التوزيع المنحرف سلبياً في الإحصائيات ، التوزيع المنحرف سلبياً (المعروف أيضاً بالتوزيع المنحرف إلى اليسار) هو نوع من التوزيع يتم فيه تركيز المزيد من القيم على اليمين
  • التحيز في اختيار العينة انحياز اختيار العينة هو التحيز الناتج عن الفشل في ضمان التوزيع العشوائي المناسب لعينة سكانية. عيوب اختيار العينة