ノンパラメトリック分析とは何ですか？
質問者：Yovana Hattensperger |最終更新日：2020年5月18日
カテゴリ：医療健康医療検査
ノンパラメトリック統計とは、データが正規分布に適合する必要がない統計手法を指します。ノンパラメトリック統計は、多くの場合序数であるデータを使用します。つまり、数値ではなく、ランク付けまたは並べ替えの順序に依存します。
簡単に言えば、ノンパラメトリック分析とは何ですか？ノンパラメトリック統計とは、データが正規分布に適合する必要がない統計手法を指します。ノンパラメトリック統計は、多くの場合序数であるデータを使用します。つまり、数値ではなく、ランク付けまたは並べ替えの順序に依存します。
また、ノンパラメトリックデータをどのように分析しますか？ノンパラメトリック検定を実行する際に従うべき手順：
- 最初のステップは、仮説を立て、有意水準を選択することです。それでは、これら2つが何であるかを見てみましょう。
- 検定統計量を設定します。
- 決定ルールを設定します。
- 検定統計量を計算します。
- 検定統計量を決定ルールと比較します。
この点で、パラメトリック分析とノンパラメトリック分析とは何ですか？
パラメトリックおよびノンパラメトリック。用語の文字通りの意味では、パラメトリック統計検定は、データが抽出される人口分布のパラメーター（プロパティを定義する）について仮定するものですが、ノンパラメトリック検定は、そのようなものを作成しないものです。仮定。
ノンパラメトリック仮説検定とは何ですか？
ノンパラメトリック検定は、標本の分布について何も仮定しない仮説検定です。マンホイットニー検定。また、ウィルコクソン順位和検定、またはWilcoxon-Mann-Whitney検定として知られるマン・ホイットニー検定は、2つのサンプルが同じ分布から引き出されたという仮説をテストします。
33関連する質問の回答が見つかりました
カイ二乗はパラメトリック検定ですか？
カイ二乗統計は、従属変数が名目レベルで測定されたときにグループの差を分析するように設計されたノンパラメトリック（分布なし）ツールです。 CramerのVは、有意なカイ2乗結果が得られたときにデータをテストするために使用される最も一般的な強度テストです。
T検定は何に使用されますか？
t検定は、2つのグループの平均値の間に有意差があるかどうかを判断するために使用される一種の推論統計であり、特定の機能に関連している可能性があります。
ノンパラメトリック検定の種類は何ですか？
主なノンパラメトリック検定は次のとおりです。
- 1サンプルの符号検定。
- 1サンプルのウィルコクソン符号順位検定。
- フリードマン検定。
- Goodman Kruskaのガンマ：ランク付けされた変数の関連性のテスト。
- Kruskal-Wallis検定。
- Mann-Kendall傾向検定は、時系列データの傾向を探します。
- マンホイットニー検定。
- ムードの中央値検定。
Anovaはパラメトリックですか？
ANOVAでは、従属変数は連続（間隔または比率）の尺度である必要があります。 ANOVAの独立変数は、カテゴリ（名義または順序）変数である必要があります。 t検定と同様に、 ANOVAもパラメトリック検定であり、いくつかの仮定があります。 ANOVAは、データが正規分布していることを前提としています。
ノンパラメトリックモデルとは何ですか？
ノンパラメトリックモデルは、離散値ではなく連続データに依存しているため、正規分布に準拠しないことが多い統計モデルです。ノンパラメトリック統計は、多くの場合、序数、または離散数ほど固定された値を持たないデータを扱います。
カイ二乗検定がノンパラメトリック検定と呼ばれるのはなぜですか？
パラメトリックテストではありませんパラメトリックテスト-まあカイ二乗は非として知られています。これは、適合度テストを実行している間、サンプルの分布について仮定を行わないためです。適合度検定は、特定の分布がサンプルによく適合しているかどうかを確認するために使用されます。
ノンパラメトリック検定は何に使用されますか？
ノンパラメトリック検定は、データが特定の分布に従うことを前提としないため、分布なしの検定とも呼ばれます。データがパラメトリック検定の仮定、特に正規分布データに関する仮定を満たさない場合は、ノンパラメトリック検定を使用する必要があると聞いたことがあるかもしれません。
パラメトリックアプローチとは何ですか？
パラメトリックメソッド
基本的な考え方は、確率モデルを決定する一連の固定パラメーターがあるということです。パラメトリック法は、母集団がほぼ正規分布であることがわかっている方法であることがよくあります。または、中心極限定理を呼び出した後、正規分布を使用して近似することができます。 パラメトリック検定の種類は何ですか？
パラメトリック検定は、正規分布が想定される場合にのみ使用されます。最も広く使用されている検定は、t検定（対応のあるまたは対応のない）、ANOVA（一元配置の非反復、反復、二元配置、三元配置）、線形回帰、およびピアソンの順位相関です。
Anovaテストとは何ですか？
ANOVA検定は、調査または実験の結果が有意であるかどうかを確認する方法です。つまり、帰無仮説を棄却する必要があるのか、対立仮説を受け入れる必要があるのかを判断するのに役立ちます。基本的に、グループをテストして、グループ間に違いがあるかどうかを確認します。
そのパラメトリックかノンパラメトリックかをどうやって知るのですか？
平均がデータの分布の中心をより正確に表し、サンプルサイズが十分に大きい場合は、パラメトリック検定を使用します。中央値がデータの分布の中心をより正確に表す場合は、サンプルサイズが大きい場合でも、ノンパラメトリック検定を使用します。
ノンパラメトリック検定の長所と短所は何ですか？
これは、ノンパラメトリック検定のもう1つの利点です。主な欠点は、1）ほぼ同等のパラメトリック検定の仮定が有効である場合の統計的検出力の欠如、2）不慣れ、および3）計算時間（多くのノンパラメトリック手法はコンピューターを集中的に使用する）です。
ノンパラメトリック検定の前提は何ですか？
母確率分布の仮定は当てはまります。サンプルサイズは、中心極限定理が平均の正規性につながるのに十分な大きさです。データは正常ではありませんが、変換できます。
データが正規分布しているかどうかをどのように判断できますか？
黒い線は、分布が正常であった場合にサンプルが準拠する必要がある値を示しています。ドットは実際のデータです。ドットが黒い線の上に正確に落ちる場合は、あなたのデータが正常です。それらが黒い線から外れている場合、データは正常ではありません。
カイ二乗とはどういう意味ですか？
カイ-平方（χ2）統計は期待が実際の観測データ（又はモデルの結果）に比較する方法対策そのテストです。カイ2乗統計の計算に使用されるデータは、ランダムで、生で、相互に排他的で、独立変数から抽出され、十分な大きさのサンプルから抽出される必要があります。
クラスカル・ウォリス検定は何に使用されますか？
Kruskal - Wallis H検定（「一元配置分散分析」とも呼ばれる）は、ランクベースのノンパラメトリック検定であり、上の独立変数の2つ以上のグループ間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用できます。連続または順序従属変数。
統計分析はどのように行いますか？
統計分析：定義、例
- データを要約します。たとえば、円グラフを作成します。
- 場所の重要な指標を見つけます。
- 拡散の測定値を計算します。これらは、データが密集しているか、より分散しているかを示します。
- 過去の行動に基づいて将来の予測を行います。
- 実験の仮説をテストします。