비모수 테스트 란 무엇입니까?

비모수 테스트는 정규 분포를 가정하지 않는 통계 가설 테스트의 한 유형입니다. 이러한 이유로, 비모수 적 테스트는 때때로 분포가없는 것으로 지칭됩니다. 비모수 적 테스트는 표준 테스트보다 강력하며 일반적으로 더 작은 샘플이 필요하며 외부 관찰에 의해 영향을받을 가능성이 적고 적은 가정으로 적용될 수 있습니다. 반면에, 비모수 적 시험은 특히 인구가 실제로 정상적으로 분포 된 경우 표준 대응 물보다 덜 효율적 일 수 있습니다. 비모수 적 테스트는 빈도 및 비율을 다루는 질문에 특히 효과적입니다.

표준 가설 테스트는 테스트 모집단의 샘플을 대조 모집단의 샘플과 비교하여 시험 모집단이 통제 집단과 통계적으로 비교할 수 있는지 여부를 결정합니다. 샘플 매개 변수 또는 매개 변수 (일반적으로 평균 및/또는 분산)의 차이가 충분히 크면테스트 샘플은 제어 모집단과 구별되는 것으로 판단 될 수 있습니다. 이러한 파라 메트릭 테스트는 매개 변수가 정규 분포에서 나오도록 요구합니다.

30 개 이상의 샘플 크기가 거의 정규 분포와 비슷하다는 것이 수학적으로 입증 되었으므로이 요구 사항은 일반적으로 가정됩니다. 그러나 가정이 정당화되지 않으면 테스트 결과가 유효하지 않을 수 있습니다. 비모수 적 테스트는이 가정을 피합니다.

대신, 비모수 적 가설 테스트는 일반적으로 데이터를 분류하거나 주문하여 데이터를 검사합니다. 샘플 및 제어 인구가 동일하고 데이터가 올바르게 수집 된 경우 해당 범주 또는 순위 간의 차이는 엄격하게 우연한 결과입니다. P- 값이라고도 불리는 임의의 우연에 의해 이러한 차이가 발생할 수있는 확률이 선택된 유의 한 확률보다 적습니다.일반적으로 5 % 또는 1 %의 Ty는 테스터가 샘플과 제어 집단이 동일하다는 가설을 거부하고 그들이 다르다는 결론을 내립니다.

일반적인 비모수 적 테스트 중 하나는 관찰 된 빈도 또는 비율을 비교하는 데 사용되는 카이 제곱 테스트입니다. 하나의 주파수 세트 만 검사하는 경우,이를 적합성 테스트라고하며 관찰 된 주파수가 예상되는 범위 내에 적합한 지 여부를 결정하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 적합성 테스트는 테이블 결과를 결과와 비교하여 룰렛 테이블을 조작했는지 여부를 결정하는 데 사용될 수 있습니다. 두 주파수를 검사하면 카이 제곱 비모수 적 테스트를 사용하여 상관 관계 또는 독립성을 테스트 할 수 있습니다.요인들 사이. 정치 여론 조사원들은 종종 사회적, 경제적 또는 인구 통계 학적 요인과 정치적 신념 사이의 상관 관계를 찾는데, 이는 개인의 교육 사이에 상관 관계가 있는지 여부와 선출 된 공무원이 어떻게 수행하는지 승인하는지 여부를 보는 것과 같은 정치적 신념을 찾습니다.

또 다른 비모수 적 테스트는 Wilcoxon Rank Sum Test로, 일반적으로 표준 파라 메트릭 가설 테스트와 동일한 상황에서 사용됩니다. 그러나 각 샘플의 평균을 검사하는 대신 Wilcoxon 테스트는 두 샘플이 최소에서 가장 큰 것부터 가장 큰 경우 각 값의 순위를 검사합니다. 두 샘플이 동일하면 각 그룹은 순위를 통해 균등하게 흩어져 있어야합니다. 한 그룹이 순위의 하단 또는 상단에 클러스터링되면 두 그룹이 다르다는 것을 나타냅니다.

예를 들어,

누군가가 애니메이션 영화가 애니메이션이 아닌 영화보다 길거나 짧은 지 여부를 결정하고 싶다고 가정합니다. 표준 테스트를 위해애니메이션 영화 샘플과 실사 영화 샘플의 평균 기간은 샘플의 분산과의 차이를 비교합니다. Wilcoxon 비모수 적 테스트의 경우 영화 시간은 최소에서 가장 큰 순서대로 정리되며 애니메이션 영화 시간의 순위가 합산됩니다.

주어진 순위 합계로 가능한 순서 수와 가능한 총 순서 수를 결정함으로써 순위 금액이 크기 또는 더 작은 확률을 계산할 수 있습니다. 각각 6 개의 영화로 구성된 2 개의 작은 샘플을 사용하면 이미 924 개의 가능한 순위 배열이 있으며, 영화가 추가 될 때 훨씬 더 빠르게 성장하는 숫자가 훨씬 커집니다. 또는 주어진 샘플 크기에 대해 주어진 순위 합계에 해당하는 확률을 제공하는 게시 된 테이블이 있습니다. 이들은 통계 텍스트 또는 온라인에서 찾을 수 있습니다.

비모수 테스트는 성장하는 분야입니다. 적용 할 수 있습니다보다 기존의 통계가 사용 된 필드. 그러나 신청은 특히 사회 과학과 의학에서 일반적이지만, 특히 정규 분포가 적용될 수없는 경우.