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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か?

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か?

パラメトリック検定 はデータに内在する統計的分布を仮定します。したがって、パラメトリック検定の結果が信頼できるように、いくつかの有効性の条件に合致していなければなりません。たとえば、独立な標本でのStudentの t検定は、各標本が正規分布に従い、標本分散が等質である場合だけ信頼できます。

ノンパラメトリック検定 は、どのような分布にも頼りません。したがって、それらはパラメトリックな有効性の条件に合致していなくても適用できます。.

しばしば、パラメトリック検定に相当するノンパラメトリック検定があります。どの統計的検定を選ぶべきか? でさまざまなパラメトリック検定と、それに相当するものがあればそれらを見つけることができます。

ノンパラメトリック検定を使用する利点とは何か?

ノンパラメトリック検定は、パラメトリック検定よりもロバスト(頑健)です。言い換えると、それはより広い範囲の状況で有効です(より少ない有効性の条件)。

パラメトリック検定を使用する利点とは何か?

同等なノンパラメトリック検定の代わりにパラメトリック検定を使用する利点は、後者の方が前者よりも高い統計的検出力が得られます。言い換えると、パラメトリック検定は、H0(帰無仮説)の棄却がより導かれ易いです。ほとんどの場合、パラメトリック検定に関するp値は、同じデータで実行したノンパラメトリック検定に関するp値よりも低くなります。

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