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गैर-पैरामीट्रिक सांख्यिकीय परीक्षण

गैर-पैरामीट्रिक (वितरण-मुक्त) परीक्षण परिकल्पना परीक्षण के लिए सांख्यिकीय विधियाँ हैं जो डेटा को किसी विशिष्ट प्रायिकता वितरण (जैसे, सामान्य) का अनुसरण करने की धारणा नहीं बनाती हैं, जिससे वे सामान्यता से विचलन, आउटलायर्स और क्रमिक डेटा के प्रति मजबूत होते हैं। Mann-Whitney U परीक्षण (1947) और Kruskal-Wallis परीक्षण (1952) पैरामीट्रिक मान्यताओं की बाधाओं से परे परिकल्पना परीक्षण का विस्तार करते हैं। जीव विज्ञान, चिकित्सा, मनोविज्ञान और किसी भी क्षेत्र में आवश्यक है जहाँ डेटा गैर-सामान्य, अत्यधिक विषम या क्रमिक पैमानों (रैंकिंग, रेटिंग) पर मापा जाता है, गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण मान्य अनुमान प्रदान करते हैं जब पैरामीट्रिक मान्यताएँ विफल हो जाती हैं।

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स्रोत

  1. Mann, H. B., & Whitney, D. R. (1947). On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other. Annals of Mathematical Statistics, 18(1), 50–60. DOI: 10.1214/aoms/1177730491
  2. Kruskal, W. H., & Wallis, W. A. (1952). Use of ranks in one-criterion variance analysis. Journal of the American Statistical Association, 47(260), 583–621. DOI: 10.1080/01621459.1952.10483441
  3. Conover, W. J. (1999). Practical Nonparametric Statistics (3rd ed.). John Wiley & Sons. link

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ScholarGate. (2026, June 4). Distribution-Free Hypothesis Testing. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/research-statistics/nonparametric-tests

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ScholarGateNonparametric Statistical Tests (Distribution-Free Hypothesis Testing). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/research-statistics/nonparametric-tests · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026