Karar Verme Süreçlerinde Parametrik Olmayan İstatistik

Parametrik olmayan istatistiksel testler, uygulamalı sosyal bilimlerde büyük öneme sahip yöntemlerdir. Çünkü küçük örneklemlerle veya normal dağılıma sahip bir popülasyondan gelip gelmediği kesin olmayan örneklemlerle çalışmaya olanak tanır ve popülasyonun olasılık dağılımı hakkında çok az varsayımda bulunur. Bu testler, organizasyonlarda parametrik istatistiksel testlerin (Z testi, T testi ve varyans analizinde kullanılan F testi - ANOVA gibi) uygulanması için gereken şartların sağlanamadığı durumlarda karar vermeyi desteklemek için son derece uygundur. Bahsi geçen parametrik testler şu koşullara bağlıdır: (i) örneklemin normal dağılıma (Gauss) sahip bir popülasyondan çekilmiş olması; (ii) rastgele değişkenin ölçüm ölçeğinin sürekli olması; ve (iii) örneklem boyutunun 30'dan fazla gözlem içermesi. Bu doğrultuda, bu ders tek örneklem, ilişkili iki veya daha fazla örneklem, bağımsız iki veya daha fazla örneklem için parametrik olmayan hipotez testleri dahil olmak üzere temel parametrik olmayan teknikleri ve bunların uygulamalarını ele alacaktır. Kursu tamamladığınızda, istatistiksel teknikler repertuarınızı önemli ölçüde genişletmiş olacaksınız.