Непараметричната статистика е клон на статистическото заключение, чиито изчисления и процедури се основават на неизвестни разпределения.
Непараметричната статистика не е много популярна. За него обаче има много обширна литература. Проблемът, който непараметричната статистика има за цел да реши, е липсата на знания за разпределението на вероятностите.
С други думи, непараметричната статистика се опитва да открие естеството на случайна променлива. Защото, след като разберете как се държи, извършете изчисления и показатели, които го характеризират.
Това е целта на непараметричната статистика. Виждаме го по-подробно по-долу.
Цел на непараметричната статистика
Съществуват различни видове вероятностни разпределения, по които работи параметричната статистика. Сега, когато не знаем на какъв тип разпределение на вероятностите отговаря променливата, какви изчисления използваме?
Тоест, когато не знаем вероятностното разпределение на набор от данни, трябва да направим статистически изводи с непараметрични процедури.
С други думи, ако не знаем какъв вид вероятностно разпределение има дадено явление, не можем да правим оценки, сякаш наистина знаем как се разпределя. Това е целта на параметричната статистика, за да ни позволи да знаем разпределението, за да можем да преминем към следващата стъпка (параметрична статистика).
Непараметрични тестове
Разбира се, ако не знаем как се разпределя случаен феномен, какво да правим? Много лесно. Нашата мисия ще бъде да се опитаме да знаем как се разпространява. За да се опитаме да разберем какъв тип разпространение има дадено явление, имаме на разположение поредица от тестове, които да ни помогнат да го направим. Сред най-популярните непараметрични тестове са:
- Биномиален тест
- Тест на Андерсън-Дарлинг
- Тестът на Кохран
- Тест на Cohen kappa
- Тест на Фишър
- Тест на Фридман
- Тестът на Кендъл
- Тест на Колмогоров-Смирнов
- Тест на Кайпер
- Тест на Ман-Уитни или тест на Уилкоксън
- Тест на Макнемар
- Среден тест
- Тест на Сигъл-Туки
- Тест за знаци
- Коефициент на корелация на Спиърман
- Кръстосани таблици
- Тест на Валд-Волфовиц
- Уилкоксън подписа ранг тест
Всички тези тестове са предназначени да ни кажат дали случайна променлива се разпределя по един или друг начин. Например, възможен резултат може да бъде: случайната променлива X се разпределя със скоростта на нормално разпределение.
Всичко казано, резултатите не са безпогрешни. За да извършваме непараметрични тестове, трябва да имаме статистически извадки. Следователно резултатите могат да бъдат надеждни, но не е задължително да са 100% перфектни.