Cổng Thông Tin Đại Học, Cao Đẳng Lớn Nhất Việt Nam

Kiểm tra phi tham số là gì? Xem xong 5 phút hiểu luôn.

KHOA Y DƯỢC HÀ NỘI

Thẳng tiến vào đại học chỉ với: Điểm lớp 12 Từ 6,5 Điểm thi từ 18 năm 2022

Các thử nghiệm không tham số là các thử nghiệm không yêu cầu dân số cơ bản cho các giả định. Nó không dựa trên bất kỳ dữ liệu nào đề cập đến bất kỳ nhóm phân phối xác suất cụ thể nào . Các phương pháp không tham số còn được gọi là các thử nghiệm không có phân phối vì chúng không có bất kỳ tập hợp cơ bản nào. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về kiểm tra phi tham số là gì, các phương pháp khác nhau, thành tích, điểm tốt và các ví dụ về phương pháp kiểm tra phi tham số.

Contents

Kiểm tra phi tham số là gì?

Kiểm định phi tham số là phương pháp toán học được sử dụng trong kiểm định giả thuyết thống kê, không đưa ra giả định về phân bố tần suất của các biến sẽ được đánh giá. Thử nghiệm phi tham số được sử dụng khi có dữ liệu sai lệch và nó bao gồm các kỹ thuật không phụ thuộc vào dữ liệu liên quan đến bất kỳ phân phối cụ thể nào.

Từ không tham số không có nghĩa là các mô hình này không có bất kỳ tham số nào. Thực tế là, các đặc điểm và số lượng tham số khá linh hoạt và không được xác định trước. Do đó, các mô hình này được gọi là mô hình không có phân phối.

Kiểm tra T không tham số

Bất cứ khi nào một số giả định trong tổng thể đã cho là không chắc chắn, chúng tôi sử dụng các kiểm định phi tham số, cũng được coi là các đối chứng tham số. Khi dữ liệu không được phân phối bình thường hoặc khi chúng ở mức đo lường thứ tự, chúng ta phải sử dụng các bài kiểm tra phi tham số để phân tích. Quy tắc cơ bản là sử dụng kiểm định t tham số cho dữ liệu được phân phối bình thường và kiểm tra phi tham số cho dữ liệu lệch.

Kiểm tra T ghép đôi không tham số

Bài kiểm tra t mẫu được ghép nối được sử dụng để đối sánh hai điểm trung bình và những điểm này đến từ cùng một nhóm. Kiểm định t-test mẫu cặp được sử dụng khi các biến độc lập và có hai mức, và các mức đó là các thước đo lặp lại.

Phương pháp thử nghiệm phi tham số

Bốn kỹ thuật khác nhau của kiểm tra tham số, chẳng hạn như kiểm tra Mann Whitney U, kiểm tra dấu hiệu, kiểm tra cấp bậc có chữ ký Wilcoxon và kiểm tra Kruskal Wallis được thảo luận chi tiết ở đây. Chúng tôi biết rằng các bài kiểm tra phi tham số hoàn toàn dựa trên các cấp bậc, được gán cho dữ liệu có thứ tự. Bốn loại kiểm tra phi tham số khác nhau được tóm tắt dưới đây với cách sử dụng của chúng, giả thuyết vô hiệu , thống kê kiểm định và quy tắc quyết định.

Kiểm tra Kruskal Wallis

Kiểm tra Kruskal Wallis được sử dụng để so sánh kết quả liên tục trong nhiều hơn hai mẫu độc lập.

Giả thuyết không, H 0 :  K Các trung bình của quần thể bằng nhau.

Thử nghiệm thống kê:

Nếu N là tổng cỡ mẫu, k là số nhóm so sánh, R j là tổng các bậc trong nhóm thứ j và n j là cỡ mẫu trong nhóm thứ j, thì thống kê kiểm định, H được cho bởi:

H(12NN)k1R2jnj) –3(N)

Quy tắc quyết định: Bác bỏ giả thuyết vô hiệu H 0 nếu H ≥ giá trị tới hạn

Kiểm tra ký

Phép thử dấu hiệu được sử dụng để so sánh kết quả liên tục trong các mẫu được ghép nối hoặc hai mẫu đối sánh.

Giả thuyết không, H 0 : Chênh lệch trung vị phải bằng 0

Thống kê thử nghiệm: Thống kê thử nghiệm của thử nghiệm dấu hiệu là số liệu nhỏ hơn trong số các dấu hiệu dương tính hoặc tiêu cực.

Quy tắc quyết định: Bác bỏ giả thuyết vô hiệu nếu số dấu dương hoặc dấu âm càng nhỏ hơn hoặc bằng giá trị tới hạn trong bảng.

Mann Whitney U Test

Kiểm tra Mann Whitney U được sử dụng để so sánh các kết quả liên tục trong hai mẫu độc lập.

Giả thuyết không, H 0 : Hai quần thể bằng nhau.

Thử nghiệm thống kê:

Nếu R 1 và R 2 lần lượt là tổng các thứ hạng trong nhóm 1 và nhóm 2, thì thống kê kiểm định “U” là nhỏ hơn của:

U1=n1n2+n1(n1)2R1

U2=n1n2+n2(n2)2R2

Quy tắc quyết định: Bác bỏ giả thuyết vô hiệu nếu thống kê kiểm định, U nhỏ hơn hoặc bằng giá trị tới hạn trong bảng.

Bài kiểm tra xếp hạng có chữ ký của Wilcoxon

Phép thử xếp hạng có chữ ký của Wilcoxon được sử dụng để so sánh kết quả liên tục trong hai mẫu được kết hợp hoặc các mẫu được ghép nối.

Giả thuyết không, H 0 : Chênh lệch trung vị phải bằng không.

Thống kê thử nghiệm: Thống kê thử nghiệm W, được định nghĩa là giá trị nhỏ hơn của W + hoặc W-.

Trong đó W + và W- là tổng của các bậc tích cực và tiêu cực của các điểm số khác nhau.

Quy tắc quyết định: Bác bỏ giả thuyết vô hiệu nếu thống kê kiểm định, W nhỏ hơn hoặc bằng giá trị tới hạn từ bảng.

Ưu điểm và nhược điểm của kiểm tra phi tham số

Các ưu điểm của bài kiểm tra phi tham số là:

  • Dễ hiểu
  • Tính toán ngắn
  • Giả định phân phối là không cần thiết
  • Áp dụng cho tất cả các loại dữ liệu

Những nhược điểm của thử nghiệm không tham số là:

  • Kém hiệu quả hơn so với kiểm tra tham số
  • Kết quả có thể có hoặc không cung cấp câu trả lời chính xác vì chúng được phân phối miễn phí

Các ứng dụng của Kiểm tra phi tham số

Các điều kiện khi sử dụng phép thử phi tham số được liệt kê dưới đây:

  • Khi các bài kiểm tra tham số không thỏa mãn.
  • Khi kiểm tra giả thuyết, nó không có bất kỳ phân phối nào.
  • Để phân tích dữ liệu nhanh chóng.
  • Khi dữ liệu chưa được chia tỷ lệ có sẵn.

Các câu hỏi thường gặp về Kiểm tra phi tham số

Kiểm tra phi tham số có nghĩa là gì?

Kiểm định phi tham số là một trong những phương pháp phân tích thống kê, không yêu cầu bất kỳ phân phối nào để đáp ứng các giả định bắt buộc phải được phân tích. Do đó, phép thử không tham số được gọi là phép thử không có phân phối.

Ưu điểm của bài kiểm tra không tham số là gì?

Ưu điểm của các bài kiểm tra phi tham số so với bài kiểm tra tham số là chúng không xem xét bất kỳ giả định nào về dữ liệu.

Chi-square có phải là một phép thử phi tham số không?

Đúng, kiểm định Chi-square là kiểm định không tham số trong thống kê và nó được gọi là kiểm tra không có phân phối.

Đề cập đến các loại kiểm tra phi tham số khác nhau.

Các loại kiểm tra phi tham số khác nhau là:
Kiểm tra
ký hiệu Kruskal Wallis Kiểm tra ký hiệu
Mann Whitney U Kiểm tra
cấp bậc có chữ ký Wilcoxon

Khi nào sử dụng kiểm tra tham số và phi tham số?

Nếu giá trị trung bình của dữ liệu thể hiện chính xác hơn trung tâm của phân phối và kích thước mẫu đủ lớn, chúng ta có thể sử dụng kiểm định tham số. Trong khi đó, nếu trung vị của dữ liệu thể hiện chính xác hơn trung tâm của phân phối và kích thước mẫu lớn, chúng ta có thể sử dụng phân phối không tham số.

Xem thêm: 

Hình nón tròn bên phải là gì? Xem xong 5 phút hiểu luôn.

So sánh hơn là gì ? cấu trúc và cách dùng trong tiếng anh.

Biểu diễn của một chức năng là gì? Xem xong 5 phút hiểu luôn.

0 0 votes
Article Rating
Theo dõi
Thông báo của
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments

Khoa Y Dược Hà Nội tuyển sinh chính quy

Bài viết mới nhất

Thi trắc nghiệm online
https://tintuctuyensinh.vn/wp-content/uploads/2021/10/Autumn-Sale-Facebook-Event-Cover-Template-1.gif
0
Would love your thoughts, please comment.x