الاختبارات غير المعلمية : الإحصاء بدون افتراضات صارمة

الاختبارات غير المعلمية: الإحصاء بدون افتراضات صارمة

الاختبارات غير المعلمية: الإحصاء بدون افتراضات صارمة

 

في عالم التحليل الإحصائي، كثيرًا ما نواجه بيانات لا تتبع التوزيع الطبيعي أو تحتوي على قيم متطرفة تجعل استخدام الطرق التقليدية أمرًا غير دقيق. هنا يظهر دور الاختبارات غير المعلمية (Non-parametric Tests) كحل عملي ومرن.

ما هي الاختبارات غير المعلمية؟

هي مجموعة من الاختبارات الإحصائية لا تفترض وجود توزيع معين للبيانات، مثل التوزيع الطبيعي. تُستخدم عندما تكون البيانات اسميّة، ترتيبية، أو عندما تكون أحجام العينات صغيرة.

متى نلجأ لاستخدامها؟

  • عندما تكون البيانات غير موزعة طبيعيًا.
  • عند وجود قيم متطرفة تؤثر على المتوسط.
  • إذا كانت البيانات ترتيبية وليست رقمية.
  • في حال كان حجم العينة صغيرًا ولا يمكن إثبات التوزيع الطبيعي.

أمثلة على أشهر الاختبارات غير المعلمية

1. اختبار مان-ويتني (Mann-Whitney U Test)

يُستخدم لمقارنة مجموعتين مستقلتين عندما لا تكون البيانات موزعة طبيعيًا. مثال عملي: مقارنة مستويات الرضا بين موظفي شركتين باستخدام استبيان رتبي.

2. اختبار ويلكوكسون (Wilcoxon Signed-Rank Test)

يُستخدم لمقارنة مجموعتين مرتبطتين (قبل وبعد) عندما لا تحقق البيانات شروط التوزيع الطبيعي.

3. اختبار كروسكال–واليس (Kruskal-Wallis Test)

يشبه تحليل التباين الأحادي (ANOVA) لكنه مخصص للبيانات الترتيبية أو غير الطبيعية، ويُستخدم لمقارنة أكثر من مجموعتين.

4. اختبار فريدمان (Friedman Test)

يُستخدم لتحليل البيانات من تجارب متكررة على نفس العينة أو من تصميمات كتلية.

مميزات وعيوب الاختبارات غير المعلمية

✅ المميزات:

  • لا تتطلب تحقق افتراض التوزيع الطبيعي.
  • أقل تأثرًا بالقيم المتطرفة.
  • مناسبة للبيانات الصغيرة أو الترتيبية.

❌ العيوب:

  • أقل قوة إحصائية من الاختبارات المعلمية عندما تكون الشروط متحققة.
  • يصعب تعميم النتائج في بعض الحالات.

تجربة واقعية

في تحليل بيانات مشروع تدريبي حول مدى رضا الطلاب عن نظام التعليم الإلكتروني، لم تكن البيانات تتبع توزيعًا طبيعيًا، لذا استخدمنا اختبار مان-ويتني لمقارنة الرضا بين الذكور والإناث. أظهر التحليل فرقًا معنويًا، مما ساعد في توجيه تطوير المنصة بشكل عملي.

خاتمة

الاختبارات غير المعلمية هي أدوات فعالة عند التعامل مع بيانات لا تتوافق مع افتراضات الطرق التقليدية. اختيار الأداة الإحصائية المناسبة لا يقل أهمية عن تحليل البيانات نفسها.


مقال من إعداد فريق ذاكر احصا | جميع الحقوق محفوظة © 2025

إرسال تعليق

أحدث أقدم
مجلة

Facebook

Random Posts

Recent Comments

Recent Posts

Latest in Tech

Follow Us