これに加えて、さまざまなノンパラメトリック検定は何ですか？

主なノンパラメトリック検定は次のとおりです。

• 1サンプルの符号検定。
• 1サンプルのウィルコクソン符号順位検定。
• フリードマン検定。
• Goodman Kruskaのガンマ：ランク付けされた変数の関連性のテスト。
• Kruskal-Wallis検定。
• Mann-Kendall傾向検定は、時系列データの傾向を探します。
• マンホイットニー検定。
• ムードの中央値検定。

続いて、質問は、パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の違いは何ですか？パラメトリックテストは、データの基礎となる統計分布を想定しています。ノンパラメトリック検定は、分布に依存しません。したがって、有効性のパラメトリック条件が満たされていない場合でも、それらを適用できます。

このように、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。

パラメトリックテストは何に使用されますか？

パラメトリック検定は、サンプルが抽出される母集団分布のパラメーターについて仮定を行うものです。これは、母集団データが正規分布しているという仮定であることがよくあります。ノンパラメトリック検定は「分布なし」であるため、非正規変数に使用できます。