ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಎರಡರ ಅಗತ್ಯ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಅವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿದ್ದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪಡೆದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಬಹುಮುಖವಾಗಿವೆ. ಈ ವಿಷಯದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಮಹತ್ವ
ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಾಮಾನ್ಯತೆಯ ಊಹೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿವೆ. ಓರೆಯಾದ ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿತರಿಸದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು. ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಜೈವಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿನ ಅಂತರ್ಗತ ವ್ಯತ್ಯಾಸದಿಂದಾಗಿ ಅಂತಹ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ.
ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು
ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳು, ಪರಿಸರ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಗೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳದಿರುವಲ್ಲಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು, ಪರಿಸರದ ಮಾನ್ಯತೆ ಅಥವಾ ತಳಿಶಾಸ್ತ್ರದ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ವಿಧಗಳು
ಹಲವಾರು ವಿಧದ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಭಿನ್ನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ವಿಲ್ಕಾಕ್ಸನ್ ಸಹಿ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಮನ್-ವಿಟ್ನಿ ಯು ಪರೀಕ್ಷೆ, ಕ್ರುಸ್ಕಲ್-ವಾಲಿಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಿಯರ್‌ಮ್ಯಾನ್‌ನ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಗುಣಾಂಕವನ್ನು ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಊಹೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವಾಗ ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಿಖರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ನಾನ್‌ಪ್ಯಾರಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಒಳನೋಟಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.