गैरपारंपरिक विधि

क्या है अपरंपरागत विधि?

नॉनपामेट्रिक विधि एक प्रकार के सांख्यिकीय को संदर्भित करती है, जिसकी आवश्यकता नहीं होती है कि विश्लेषण की जा रही आबादी कुछ मान्यताओं या मापदंडों को पूरा करती है। एनोवा, पियर्सन के सहसंबंध, टी परीक्षण, और अन्य जैसे प्रसिद्ध सांख्यिकीय तरीके डेटा के बारे में वैध जानकारी प्रदान करते हैं केवल विश्लेषण किया जाता है यदि अंतर्निहित आबादी कुछ मान्यताओं को पूरा करती है। सबसे आम धारणाओं में से एक यह है कि जनसंख्या डेटा का ” सामान्य वितरण ” है।

पैरामीट्रिक आँकड़े अन्य ज्ञात वितरण प्रकारों के साथ आबादी पर भी लागू हो सकते हैं। गैरपारंपरिक आंकड़ों की आवश्यकता नहीं है कि जनसंख्या डेटा पैरामीट्रिक आँकड़ों के लिए आवश्यक मान्यताओं को पूरा करता है। इसलिए, अपरंपरागत आँकड़े कभी-कभी वितरण-मुक्त कहे जाने वाले आँकड़ों की श्रेणी में आते हैं। जब जनसंख्या के डेटा का अज्ञात वितरण होता है, या जब नमूना का आकार छोटा होता है, तो अक्सर गैरपारंपरिक तरीकों का उपयोग किया जाएगा।

गैरपारंपरिक विधि की व्याख्या

विभिन्न प्रकार के डेटा पर अक्सर पैरामीट्रिक और नॉनपैमेट्रिक तरीकों का उपयोग किया जाता है। पैरामीट्रिक आँकड़े आम तौर पर अंतराल या अनुपात डेटा की आवश्यकता होती है। इस प्रकार के आंकड़ों का एक उदाहरण उम्र, आय, ऊंचाई और वजन है जिसमें मूल्य निरंतर हैं और मूल्यों के बीच के अंतराल का अर्थ है।

इसके विपरीत, nonparametric आँकड़े आमतौर पर नाममात्र या क्रमिक डेटा पर उपयोग किए जाते हैं। नाममात्र चर ऐसे चर हैं जिनके लिए मानों का मात्रात्मक मूल्य नहीं है। सामाजिक विज्ञान अनुसंधान में सामान्य नाममात्र चर, सेक्स में शामिल हैं, जिनके संभावित मूल्य असतत श्रेणी, “पुरुष” और “महिला” हैं। सामाजिक विज्ञान अनुसंधान में अन्य सामान्य नाममात्र चर नस्ल, वैवाहिक स्थिति, शैक्षिक स्तर और रोजगार की स्थिति हैं। (कार्यरत बनाम बेरोजगार)।

साधारण चर वे हैं जिनमें मान कुछ क्रम बताता है। एक क्रमिक चर का एक उदाहरण होगा यदि एक सर्वेक्षण प्रतिवादी ने पूछा, “1 से 5 के पैमाने पर, 1 के साथ अत्यधिक असंतुष्ट और 5 के अत्यधिक संतुष्ट होने के साथ, आप केबल कंपनी के साथ अपने अनुभव को कैसे रेट करेंगे?”

हालांकि कुछ सिद्धांतों को पूरा करने के लिए गैर-समरूप आंकड़ों का लाभ है, वे पैरामीट्रिक आंकड़ों की तुलना में कम शक्तिशाली हैं। इसका मतलब है कि वे दो चर के बीच संबंध नहीं दिखा सकते हैं जब वास्तव में एक मौजूद होता है।

सामान्य गैर-समरूप परीक्षणों में ची स्क्वायर, विलकॉक्सन रैंक-सम परीक्षण, क्रुस्कल-वालिस परीक्षण और स्पीयरमैन के रैंक-क्रम सहसंबंध शामिल हैं।