Non-parametric tests হল পরিসংখ্যানিক পরীক্ষা যা ডেটার জন্য কোনো নির্দিষ্ট ডিস্ট্রিবিউশন (যেমন, নরমাল ডিস্ট্রিবিউশন) এর উপর নির্ভর করে না। এই পরীক্ষা গুলি প্রধানত তখন ব্যবহৃত হয় যখন ডেটার সাধারণ বণ্টন সম্পর্কে কোনো তথ্য নেই বা ডেটা নরমাল বণ্টনের অনুসরণ করে না। নন-প্যারামেট্রিক টেস্টগুলো সাধারণত ছোট নমুনা বা অসম্পূর্ণ বা র্যাঙ্ক ডেটার জন্য ব্যবহৃত হয়।
এখানে তিনটি সাধারণ non-parametric test এর বিস্তারিত আলোচনা করা হলো: Mann-Whitney U Test, Wilcoxon Signed-Rank Test, এবং Kruskal-Wallis Test।
১. Mann-Whitney U Test
Mann-Whitney U Test (যে একে Mann-Whitney-Wilcoxon Test বা Wilcoxon rank-sum test বলেও পরিচিত) একটি পরিসংখ্যানিক পরীক্ষা যা দুইটি স্বাধীন গ্রুপের মধ্যে পার্থক্য নির্ধারণ করে। এটি সাধারণত ব্যবহৃত হয় যখন ডেটা দুটি গ্রুপের মধ্যে তুলনা করতে হয়, এবং ডেটা নরমাল ডিস্ট্রিবিউশনের অনুসরণ না করে।
ব্যবহার:
- দুইটি স্বাধীন গ্রুপের মধ্যে পার্থক্য পরীক্ষা করার জন্য, যেখানে গ্রুপগুলির মধ্যে ডেটার পারস্পরিক সম্পর্ক পরীক্ষা করা হয়।
- Mann-Whitney গ্রুপগুলির মধ্যে ভিন্নতার পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয় যখন ডেটা সাপেক্ষভাবে নরমাল বণ্টন নয়।
ফর্মুলা:
Mann-Whitney U এর জন্য পরীক্ষা করতে হলে, দুইটি গ্রুপের ডেটার র্যাঙ্ক তৈরি করে তারপরে তার উপর ভিত্তি করে U-স্ট্যাটিস্টিক্স হিসাব করা হয়।
উদাহরণ:
যদি দুটি স্কুলের ছাত্রদের পরীক্ষার ফলাফল তুলনা করতে হয় এবং আমরা জানি যে, পরীক্ষার ফলাফল নরমাল ডিস্ট্রিবিউশনের অনুসরণ করছে না, তবে Mann-Whitney U Test ব্যবহার করা হবে।
২. Wilcoxon Signed-Rank Test
Wilcoxon Signed-Rank Test একটি paired sample বা dependent sample এর মধ্যে ডেটার পার্থক্য পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহৃত একটি নন-প্যারামেট্রিক পরীক্ষা। এটি সাধারণত তখন ব্যবহৃত হয় যখন দুটি সম্পর্কিত বা যুক্ত গ্রুপের মধ্যে পার্থক্য পরীক্ষা করতে হয়, যেমন একগুচ্ছ সদস্যের পরীক্ষার আগে এবং পরে ফলাফল।
ব্যবহার:
- এক বা দুই গ্রুপের জন্য পরীক্ষা, যেখানে একে অপরের উপর নির্ভরশীল দুটি পর্যবেক্ষণ আছে।
- উদাহরণস্বরূপ, একই ব্যক্তির আগে এবং পরে কিছু মাপকাঠি (যেমন, ট্রিটমেন্ট আগে এবং পরে) তুলনা করার জন্য।
ফর্মুলা:
Wilcoxon Signed-Rank Test তে, ডেটার র্যাঙ্ক করা হয় এবং তারপর তার র্যাঙ্কগুলির মধ্যে পার্থক্য হিসাব করা হয়। এই পরীক্ষাটি দুটি সম্পর্কিত গ্রুপের মধ্যে গড় পার্থক্য পরীক্ষা করে।
উদাহরণ:
ধরা যাক, একটি স্বাস্থ্য পরীক্ষা পর, আপনি একটি নির্দিষ্ট চিকিৎসার পরে রোগীর উচ্চতা পরিবর্তন পরিমাপ করতে চান। Wilcoxon Signed-Rank Test ব্যবহার করা যেতে পারে।
৩. Kruskal-Wallis Test
Kruskal-Wallis Test একটি non-parametric পরীক্ষা যা তিনটি বা তার বেশি স্বাধীন গ্রুপের মধ্যে পার্থক্য পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ANOVA এর নন-প্যারামেট্রিক বিকল্প, যা তিনটি বা তার বেশি গ্রুপের মধ্যে গড়ের পার্থক্য পরীক্ষা করে।
ব্যবহার:
- তিনটি বা তার বেশি স্বাধীন গ্রুপের মধ্যে পার্থক্য পরীক্ষা করার জন্য, যখন ডেটা নরমাল ডিস্ট্রিবিউশনের অনুসরণ করে না।
- Kruskal-Wallis সাধারণত একাধিক গ্রুপের মধ্যে র্যাঙ্কের পার্থক্য চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হয়।
ফর্মুলা:
Kruskal-Wallis Test এর জন্য, প্রথমে প্রত্যেক গ্রুপের ডেটার র্যাঙ্ক তৈরি করা হয় এবং তারপর তার পরিসংখ্যানিক মান হিসাব করা হয়। H-স্ট্যাটিস্টিক্স হিসাব করে তার মাধ্যমে পরীক্ষার সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়।
উদাহরণ:
ধরা যাক, তিনটি আলাদা ডিপার্টমেন্টের কর্মীদের সেলফ রিপোর্টেড স্ট্রেস লেভেল তুলনা করতে হয়। Kruskal-Wallis Test ব্যবহার করা হবে যদি আমরা জানি যে ডেটা নরমাল ডিস্ট্রিবিউশন অনুসরণ করছে না।
Mann-Whitney U, Wilcoxon, এবং Kruskal-Wallis এর মধ্যে পার্থক্য:
| বৈশিষ্ট্য | Mann-Whitney U Test | Wilcoxon Signed-Rank Test | Kruskal-Wallis Test |
|---|---|---|---|
| গ্রুপের সংখ্যা | দুটি স্বাধীন গ্রুপ | দুটি সম্পর্কিত বা জোড়া গ্রুপ | তিন বা তার বেশি স্বাধীন গ্রুপ |
| ডেটার ধরন | নন-প্যারামেট্রিক, স্বাধীন গ্রুপ | নন-প্যারামেট্রিক, সম্পর্কিত গ্রুপ | নন-প্যারামেট্রিক, স্বাধীন গ্রুপ |
| ব্যবহার | দুটি গ্রুপের মধ্যে পার্থক্য পরীক্ষা | সম্পর্কিত ডেটার মধ্যে পার্থক্য পরীক্ষা | তিন বা তার বেশি গ্রুপের মধ্যে পার্থক্য |
| বিশ্লেষণ | র্যাঙ্কের তুলনা | র্যাঙ্কের তুলনা এবং পার্থক্য | গ্রুপের মধ্যে র্যাঙ্কের তুলনা |
সারাংশ
Mann-Whitney U Test, Wilcoxon Signed-Rank Test, এবং Kruskal-Wallis Test হল নন-প্যারামেট্রিক টেস্ট যা ডেটার জন্য কোনো নির্দিষ্ট বণ্টন সম্পর্কিত প্রয়োজনীয়তা ছাড়া ব্যবহৃত হয়।
- Mann-Whitney U Test দুটি স্বাধীন গ্রুপের তুলনা করতে ব্যবহৃত হয়।
- Wilcoxon Signed-Rank Test দুটি সম্পর্কিত বা জোড়া গ্রুপের মধ্যে পার্থক্য পরীক্ষার জন্য ব্যবহৃত হয়।
- Kruskal-Wallis Test তিন বা তার বেশি স্বাধীন গ্রুপের মধ্যে পার্থক্য চিহ্নিত করতে ব্যবহৃত হয়। এই পরীক্ষাগুলি সাধারণত যখন ডেটা নরমাল বণ্টন অনুসরণ করে না বা ডেটা র্যাঙ্ক করা থাকে তখন ব্যবহৃত হয়।
Read more