これに関して、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。

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。

簡単に言えば、なぜノンパラメトリック検定はそれほど強力ではないのですか？

彼らは彼らの計算に以下の情報を使用しているため、ノンパラメトリックテストがあまり強力です。たとえば、パラメトリック相関は平均と平均からの偏差に関する情報を使用しますが、ノンパラメトリック相関はスコアのペアの順序位置のみを使用します。

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。