ননপ্যারমেট্রিক স্ট্যাটিস্টিক্স কী?
ননপ্যারমেট্রিকের পরিসংখ্যান এমন একটি পরিসংখ্যান পদ্ধতিতে উল্লেখ করা হয় যেখানে কোনও সাধারণ বিতরণে ফিট করার জন্য ডেটার প্রয়োজন হয় না। ননপ্যারামেট্রিক পরিসংখ্যানগুলি প্রায়শই অর্ডিনাল এমন ডেটা ব্যবহার করে যার অর্থ এটি সংখ্যার উপর নির্ভর করে না, বরং র্যাঙ্কিং বা সাজানোর ক্রমের উপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, পছন্দ-অপছন্দ থেকে শুরু করে গ্রাহকের পছন্দগুলি জানানো একটি সমীক্ষা সাধারণ তথ্য হিসাবে বিবেচিত হবে।
ননপ্যারমেট্রিকের পরিসংখ্যানগুলিতে ননপ্যারমেট্রিক বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান, পরিসংখ্যানের মডেল, অনুমান এবং পরিসংখ্যান পরীক্ষা থাকে। ননপ্যারমেট্রিক মডেলগুলির মডেল স্ট্রাকচারটি কোনও প্রাইরি নির্দিষ্ট করা হয়নি তবে পরিবর্তে ডেটা থেকে নির্ধারিত হয়। ননপ্যারমেট্রিক শব্দটি বোঝাতে বোঝানো হয়নি যে এই জাতীয় মডেলগুলির সম্পূর্ণ পরামিতিগুলির অভাব রয়েছে, বরং পরামিতিগুলির সংখ্যা এবং প্রকৃতি নমনীয় এবং আগাম স্থির নয়। একটি হিস্টগ্রাম সম্ভাব্যতা বিতরণের একটি ননপ্যারমেট্রিক অনুমানের একটি উদাহরণ।
ননপ্যারমেট্রিক স্ট্যাটিস্টিক্স বোঝা
পরিসংখ্যানগুলিতে, প্যারাম্যাট্রিক পরিসংখ্যানগুলিতে গড়, মধ্যক, মানক বিচ্যুতি, প্রকরণ ইত্যাদি ইত্যাদির মতো প্যারামিটার অন্তর্ভুক্ত থাকে statistics প্যারাম্যাট্রিক পরিসংখ্যানের অধীনে, তথ্য অজানা প্যারামিটারগুলি (জনসংখ্যার গড়) এবং σ 2 (জনসংখ্যার প্রকরণ) সহ একটি সাধারণ বিতরণে মাপসই করা হয়, যা পরে নমুনা গড় এবং নমুনার বৈচিত্র ব্যবহার করে অনুমান করা হয়।
ননপ্যারমেট্রিকের পরিসংখ্যান নমুনার আকার বা পর্যবেক্ষণের ডেটা পরিমাণগত কিনা তা নিয়ে কোনও ধারণা তৈরি করে না।
ননপ্যারমেট্রিকের পরিসংখ্যান ধরে নেয় না যে ডেটা একটি সাধারণ বিতরণ থেকে আঁকা। পরিবর্তে, পরিসংখ্যান পরিমাপের এই ফর্মের অধীনে বিতরণের আকারটি অনুমান করা হয়। যদিও এমন অনেকগুলি পরিস্থিতি রয়েছে যেখানে একটি সাধারণ বিতরণ অনুমান করা যায়, এমন কিছু পরিস্থিতিও রয়েছে যাতে সাধারণত তথ্য বিতরণ করা হবে কিনা তা নির্ধারণ করা সম্ভব হবে না।
ননপ্যারমেট্রিক স্ট্যাটিস্টিক্সের উদাহরণ
প্রথম উদাহরণে, এমন একজন গবেষক বিবেচনা করুন যিনি খালি চোখের সাথে জন্ম নেওয়া উত্তর আমেরিকার শিশুর সংখ্যার একটি অনুমান চান, তারা 150, 000 শিশুর নমুনা নেবে এবং ডেটা সেটটিতে বিশ্লেষণ চালাতে পারে। তারা প্রাপ্ত পরিমাপটি পরের বছর জন্মগ্রহণকারী বাদামী চোখের শিশুদের সম্পূর্ণ জনসংখ্যার অনুমান হিসাবে ব্যবহার করা হবে।
দ্বিতীয় উদাহরণের জন্য, একজন ভিন্ন গবেষক বিবেচনা করুন যিনি তাড়াতাড়ি বা দেরিতে শোবার আগে কীভাবে একজন অসুস্থ হয়ে পড়েন তার সাথে যুক্ত কিনা তা জানতে চান wants নমুনা জনসংখ্যার থেকে এলোমেলোভাবে বেছে নেওয়া হয়েছে বলে ধরে নেওয়া, অসুস্থতার ফ্রিকোয়েন্সিটির নমুনা আকার বিতরণকে সাধারণ বলে ধরে নেওয়া যেতে পারে। তবে, এমন একটি পরীক্ষা যা মানুষের দেহের প্রতিরোধের পরিমাপ করে ব্যাকটিরিয়ার স্ট্রেনের প্রতি চাপ দেয় তা সাধারণ বন্টন বলে ধরে নেওয়া যায় না।
কারণ এলোমেলোভাবে নির্বাচিত নমুনা ডেটা স্ট্রেনের প্রতিরোধের হতে পারে। অন্যদিকে, গবেষক যদি জেনেটিক মেকআপ এবং নৃগোষ্ঠীর মতো বিষয়গুলি বিবেচনা করেন তবে তিনি দেখতে পাবেন যে এই বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে নির্বাচিত একটি নমুনা আকার স্ট্রেনের বিরুদ্ধে প্রতিরোধী নাও হতে পারে। সুতরাং, কেউ একটি সাধারণ বিতরণ ধরে নিতে পারে না।
এই পদ্ধতিটি কার্যকর যখন ডেটাটির কোনও স্পষ্ট সংখ্যাসূচক ব্যাখ্যা থাকে না এবং এমন ডেটা সহ ব্যবহার করা ভাল যা একটি র্যাঙ্কিংয়ের র্যাঙ্কযুক্ত। উদাহরণস্বরূপ, একটি ব্যক্তিত্ব মূল্যায়ন পরীক্ষার দৃ met়ভাবে অসম্মতি, অসম্মতি, উদাসীনতা, সম্মত এবং দৃ strongly়ভাবে সম্মত হিসাবে মেট্রিক্সের একটি র্যাঙ্কিং সেট থাকতে পারে। এই ক্ষেত্রে, ননপ্যারমেট্রিক পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা উচিত।
বিশেষ বিবেচ্য বিষয়
অপরিকল্পিত পরিসংখ্যানগুলি তাদের ব্যবহারের সহজতার কারণে প্রশংসা অর্জন করেছে। প্যারামিটারগুলির প্রয়োজনীয়তা মুক্ত হওয়ার সাথে সাথে ডেটা আরও বিভিন্ন ধরণের পরীক্ষার জন্য প্রযোজ্য। এই ধরণের পরিসংখ্যানগুলি বিন্যাস, নমুনা আকার, মান বিচ্যুতি বা কোনও অন্যান্য সম্পর্কিত পরামিতিগুলির অনুমান ব্যতীত ব্যবহার করা যেতে পারে যখন সেই কোনও তথ্যই পাওয়া যায় না।
যেহেতু ননপ্যারমেট্রিকের পরিসংখ্যানগুলি নমুনা ডেটা সম্পর্কে কম অনুমান করে, তাই এর প্রয়োগটি প্যারামেট্রিক পরিসংখ্যানের তুলনায় আরও বিস্তৃত। যে ক্ষেত্রে প্যারামেট্রিক পরীক্ষা আরও উপযুক্ত, ননপ্যারমেট্রিক পদ্ধতিগুলি কম দক্ষ হবে। এর কারণ হল ননপ্যারমেট্রিকের পরিসংখ্যান থেকে প্রাপ্ত ফলাফলগুলির মধ্যে আস্থা কম থাকে তবে প্যারামেট্রিক পরিসংখ্যান ব্যবহার করে ফলাফল প্রাপ্ত হয়।
কী Takeaways
- ননপ্যারমেট্রিকের পরিসংখ্যানগুলি ব্যবহার করা সহজ তবে অন্যান্য পরিসংখ্যানের মডেলগুলির পয়েন্টপয়েন্ট যথার্থতা সরবরাহ করে না something এই জাতীয় বিশ্লেষণ কোনও কিছুর ক্রম বিবেচনা করার ক্ষেত্রে সবচেয়ে উপযুক্ত suited যেখানে অঙ্কের ডেটা পরিবর্তন হলেও ফলাফল সম্ভবত একই থাকবে।
