우리는 주로 지역 정책 의사 결정에 입력할 수 있는 유효하고 사용 가능한 결과를 생성하기 위해 수집된 데이터 분석에 중점을 두었습니다. 우리의 실증적 연구에서 두 지역의 회사에 배포된 설문지를 통해 수집된 대부분의 데이터는 명목/범주형 a 였습니다 . 보다 구체적으로, 설문지는 응답 회사가 '예' 또는 '아니오'로 대답하도록 요청하는 많은 이진 질문을 포함했습니다. 결과적으로 데이터 분석을 위해 비모수적 통계적 방법을 사용하는 것이 필요하다고 여겨졌습니다.
비모수적 추론 통계 방법(NPM)은 그 사용의 근간이 되는 가정이 '모수적 검정과 관련된 가정보다 적고 약하기 때문에' 그렇게 불립니다(Siegel and Castellan 1988 , p. 34). 즉, 비모수적 방법은 기본 모집단 분포의 모양에 대한 가정이 거의 없거나 전혀 필요하지 않습니다. NPM은 더 적은 가정에 의존하기 때문에 더 견고하고 적용 범위가 해당 모수적 방법보다 훨씬 넓습니다.
비모수 통계 분석의 확립된 접근 방식은 Siegel( 1956 ), Siegel 및 Castellan( 1988 ), Conover( 1999 ), Gibbons 및 Chakraborti( 2003 )의 주목할 만한 책과 Sheskin( 2007 ), Wasserman( 2007 ), Corder 및 Foreman( 2009 )의 책에서 제시되며, 이 책에서는 새롭게 개발된 방법에 대한 포괄적인 내용이 제공됩니다.
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