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它是什么: 非参数检验方法通常用于在其参数对应的地方时,对人口的某些基本假设是值得商榷。例如,当比较两个独立的样本,魏氏曼,惠特尼测试不认为样本之间的差异是正常,而其参数对应,两样本t检验分布一样。非参数测试可能,而且往往是,当某些人在侦查假设是不满意的分歧更加强大。所有的测试涉及排名的数据,可以在理顺即数据,都非参数。非参数检验的例子如下:

  1. 注册测试 - 执行一个样本中位数符号检验并计算相应的点估计和置信区间。
  2. 运行测试 - 测试是否数据的顺序是随机的。
  3. 曼恩 - Whitney检定 - 执行的人口中位数平等的假设检验,并计算相应的点估计和置信区间。
  4. 魏氏的符号秩检验 - 执行一个样本Wilcoxon符号秩检验的中位数,并计算出相应的点估计和置信区间。
  5. 经Kruskal -瓦利斯测试 - 克鲁斯卡尔沃利斯执行的人口中位数为单向设计(平等假设检验两个或两个以上的人口)。这个测试是由曼,惠特尼测试所使用的程序的推广。
  6. 弗里德曼测试 - 执行一项随机区组试验的非参数分析。随机区组实验是一个配对试验推广。弗里德曼测试是一个符号的配对试验,治疗有没有影响零假设的概括。这个测试需要刚好每块组合之一观察治疗。
  7. 斯皮尔曼等级相关系数测试

当使用它: 使用非参数检验时,任何有以下情况:

  1. 这些数据计数或频率不同类型的成果。
  2. 该数据是衡量一个名义上的规模。
  3. 数据是衡量一个序规模。
  4. 这些假设需要相应的参数不符合程序的有效性或无法核实
  5. 样本容量小。
  6. 测量是不精确的。
  7. 有异常值和/ 或数据极端值,使更多的中位数比平均代表。

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  经 Kruskal -瓦利斯测试模板
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  经 Kruskal -瓦利斯测试完成为例
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  弗里德曼测试模板
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  弗里德曼测试完成为例
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  Spearman 秩相关系数模板
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  Spearman 秩相关系数为例完成
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