パラメトリック検定またはノンパラメトリック検定はより強力ですか？

パラメトリック検定は、一般に、ノンパラメトリック検定よりも強力です（必要なサンプルサイズは小さくなります）。ノンパラメトリック検定は、パラメトリック検定が適切でない場合に使用されます。ほとんどのノンパラメトリック検定は、測定結果をランク付けし、分布のすごみをテストのいくつかの方法を使用します。

それで、なぜパラメトリック検定はノンパラメトリックよりも強力なのですか？

データが来ていると想定されているから、分布の性質：パラメトリックテストは順位に基づいて、時々ランダム化し、テストよりも強力であることを理由は、パラメトリック検定は、データに関するいくつかの追加情報を利用することです。

上記のほかに、なぜノンパラメトリック検定を使用するのですか？それを使用する場合は、あなたのデータが正常でない場合、非パラメトリックテストが使用されています。したがって、重要なのは、データが正規分布しているかどうかを把握することです。たとえば、データの分布を調べることができます。データがほぼ正規分布である場合は、パラメトリック統計テストを使用できます。

同様に、パラメトリック検定とノンパラメトリック検定のどちらを使用すべきかを尋ねる場合があります。

平均がデータの分布の中心をより正確に表し、サンプルサイズが十分に大きい場合は、パラメトリック検定を使用します。中央値がデータの分布の中心をより正確に表す場合は、サンプルサイズが大きい場合でも、ノンパラメトリック検定を使用します。

ノンパラメトリック統計とパラメトリック統計のどちらのタイプのデータを使用しますか？

平均と中央値の仮説検定

パラメトリックテスト（平均）	ノンパラメトリック検定（中央値）
1標本t検定	1サンプルの符号、1サンプルのウィルコクソン
2標本t検定	マンホイットニー検定
一元配置分散分析	クラスカル・ウォリス、ムードの中央値検定
1つの因子と1つのブロッキング変数を持つ階乗DOE	フリードマン検定

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カイ二乗はパラメトリックですか？

カイ二乗統計は、従属変数が名目レベルで測定されたときにグループの差を分析するように設計されたノンパラメトリック（分布なし）ツールです。 CramerのVは、有意なカイ2乗結果が得られたときにデータをテストするために使用される最も一般的な強度テストです。

パラメトリック手法とは何ですか？

母集団パラメーターの表現としてサンプル統計を調べる場合、パラメトリック法が使用されます。パラメトリック法は、分布が正規分布でデータがスケーリングされている場合に、母集団パラメーターの表現としてサンプル統計を調べるときに使用されます。

パラメトリック検定の種類は何ですか？

パラメトリック検定は、正規分布が想定される場合にのみ使用されます。最も広く使用されている検定は、t検定（対応のあるまたは対応のない）、ANOVA（一元配置の非反復、反復、二元配置、三元配置）、線形回帰、およびピアソンの順位相関です。

T検定は何に使用されますか？

t検定は、2つのグループの平均値の間に有意差があるかどうかを判断するために使用される一種の推論統計であり、特定の機能に関連している可能性があります。

t検定はパラメトリック検定ですか？

T検定は、パラメトリック法の一種です。これらは、サンプルが正規性、等分散、および独立性の条件を満たす場合に使用できます。 T検定は2つのタイプに分けることができます。

Anovaはパラメトリックですか？

ANOVAでは、従属変数は連続（間隔または比率）の尺度である必要があります。 ANOVAの独立変数は、カテゴリ（名義または順序）変数である必要があります。 t検定と同様に、 ANOVAもパラメトリック検定であり、いくつかの仮定があります。 ANOVAは、データが正規分布していることを前提としています。

データが正規分布しているかどうかをどのように判断できますか？

黒い線は、分布が正常であった場合にサンプルが準拠する必要がある値を示しています。ドットは実際のデータです。ドットが黒い線の上に正確に落ちる場合は、あなたのデータが正常です。それらが黒い線から外れている場合、データは正常ではありません。

ノンパラメトリック検定の長所と短所は何ですか？

これは、ノンパラメトリック検定のもう1つの利点です。主な欠点は、1）ほぼ同等のパラメトリック検定の仮定が有効である場合の統計的検出力の欠如、2）不慣れ、および3）計算時間（多くのノンパラメトリック手法はコンピューターを集中的に使用する）です。

カイ二乗検定がノンパラメトリック検定と呼ばれるのはなぜですか？

パラメトリックテストではありませんパラメトリックテスト-まあカイ二乗は非として知られています。これは、適合度テストを実行している間、サンプルの分布について仮定を行わないためです。適合度検定は、特定の分布がサンプルによく適合しているかどうかを確認するために使用されます。

パラメトリックテストの前提は何ですか？

仮定

データの正規分布。パラメトリック検定のp値は、正規サンプリング分布に依存します。
分散の均一性。これは、データ全体の分散に類似性が必要であることを示しています。
インターバルデータ。
独立。

ノンパラメトリック検定の前提は何ですか？

母確率分布の仮定は当てはまります。サンプルサイズは、中心極限定理が平均の正規性につながるのに十分な大きさです。データは正常ではありませんが、変換できます。

データが正規分布していない場合に使用するテストは何ですか？

正規性は必要ありません

正規分布データと非正規分布データの統計分析ツールの比較
正規分布データ用のツール	非正規分布データの同等のツール
ANOVA	ムードの中央値検定;クラスカル・ウォリス検定
対応のあるt検定	1標本符号検定
F検定;バートレットの検定	Leveneの検定

最初のステップは、仮説を立て、有意水準を選択することです。それでは、これら2つが何であるかを見てみましょう。
検定統計量を設定します。
決定ルールを設定します。
検定統計量を計算します。
検定統計量を決定ルールと比較します。

通常のデータとは何ですか？

「正規」データは、正規分布の母集団から抽出された（から得られた）データです。この分布は、統計の理論と応用の両方で、間違いなく最も重要で最も頻繁に使用される分布です。

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