ノンパラメトリック統計の概要

ほとんどの推論統計手法はパラメトリックであり、平均、標準偏差、母集団比率などの特定のパラメーターを持つ正規分布の母集団が必要です。

対照的に、ノンパラメトリック検定はパラメータに依存しないため、特定の分布を持たない母集団からサンプルを抽出できます。そのため、ディストリビューションフリーテストとも呼ばれます。

パラメトリック検定とは異なり、特定の病院で生まれた赤ちゃんの性別などのカテゴリデータに適用できます。

しかし、これらのテストには、定量的なデータを標識などの定性的なデータに縮小し、それによって大きさなどの情報が失われるという欠点があります。

また、その有効性は、パラメトリックなものと比較しても限定的です。この制限は、多くの場合、より大きなサンプルを使用するか、検定統計量と棄却限界値との間に有意差があることで相殺されます。

この表は、ノンパラメトリック検定とパラメトリック検定の効率を比較したものです。

他のすべての因子が等しく、パラメトリック統計の厳密な条件が満たされている場合、効率評価 0.63 は、ノンパラメトリック検定で対応するパラメトリック検定の 63 個の観測値と同じ結果を得るために 100 個の観測値が必要であることを示します。