Parametrik olmayan istatistik: Revizyonlar arasındaki fark

Parametrik olmayan istatistiksel yöntemler, veriler için çok daha az bağlayıcı varsayımlara dayandıkları için, parametrik istatistiklere kiyaslakıyasla, çok daha geniş bir uygulama alanı bulmaktadırlar. Özellikle, uygulama hakindahakkında cokçok derin sayisalsayısal bilgilerin olmadigiolmadığı ve sadece veri saglayanlarinsağlayanların subjektif degerlendirmelerinedeğerlendirmelerine baglibağlı hallerde parametrik olmayan istatistikler genellikle kullanilmaktadirkullanılmaktadır. Daha az ve daha zayifzayıf varsayimlaravarsayımlara dayandiklaridayandıklari iciniçin, niceliksel olcekliölçekli veriler elde olsa bile, parametrik olamayanolmayan yontemleryöntemler [[guclugüçlü istatistik]]ler olarak da kullanilmaktadirlarkullanılmaktadırlar.

Parametrik olmayan istatistiklerin digerdiğer bir uygulama nedeni, yonetmlerinyöntemlerin kullanilmasininkullanılmasının ve cikarilançıkarılan sonuclarinsonuçların sozlesözle aciklanmasininaçıklanmasının, parametrik istatistiklere kiyaslakıyasla cokçok defa daha basit olmalaridirolmalarıdır.

Hem daha fazla guclugüçlü olamaolma karekteri gosterdiklergösterdikler hem de daha basit olmalariolmaları dolayisiyledolayısıyle, bir cokçok istatistikciyeistatistikçiye goregöre parametrik olmayan istatistikler hatalarinhataların oratayortaya cikmasinaçıkmasına ve istatistiklerin bilmeyerek veya bilerek yanlisyanlış kullanilmasikullanılması iciniçin daha kisitlidirlerkısıtlıdırlar..

'''Parametrik olmayan''' (veya '''dagilimlardandağılımlardan serbest''') '''sonusonuç cikarticiçıkartıcı yontemleranaliz''ler istatistiksel hipotez sinamasisınaması icin matematiksel yordamlar olup [[parametrik istatistik]]lerin aksine, degerlerndirilmektedeğerlerndirilmekte olan dagiskenlerindağisşkenlerin [[olasilikolasılık dagilimdağılım]]lariları hakkindahakkında hicbirhiçbir varsayimvarsayım yapmamaktadirleryapmamaktadırlar. CokÇok kullanilankullanılan sinamalarsınamalar iciniçin bir liste soyleşöyle verilebilir:

Parametrik olmayan istatistiklerin, daha genisgeniş uygulanabilme alanlarialanları olamsinaolmasına ve daha fazla guclugüçlü olmalarinaolmalarına ragmenrağmen, bu avantajlara karsikarşı olarak bazibazı dezavantajlaridezavantajları da vardirvardır. EgerEğer eldeki uygulama iciniçin bir uygun parametrik sinamasınama bulunursa, buna benzer parametrik olamayanolmayan sinamaninsınamanın [[istatistiksel gucugücü]] cokçok daha dusukturdüşüktür. DigerDiğer bir sekildeşekilde ifade ile ayniaynı guvenebilirlilklegüvenebilirlikle sonucsonuç cikartmakçıkartmak iciniçin parametriklparametrik olmayan istatistik iciniçin daha buyukbüyük ornkelemörneklem hacmi gerekmektedir.

[[Kategori:SonucSonuç çıkartıcı analiz]]