Учебник по промышленной статистике


Непараметрическая статистика и подгонка распределения - часть 3


Не вдаваясь в детали, отметим, что наиболее общие статистические методы, такие как дисперсионный анализ (t-критерий), регрессия и т.д. предполагают, что исходные измерения выполнены, по крайней мере, в интервальной шкале, в которой интервалы можно разумным образом сравнивать между собой (например, B минус A равняется D минус C). Тем не менее, как в данном примере, такие предположения часто неестественны, и данные скорее просто упорядочены (измерены в порядковой шкале), чем измерены точно.

Параметрические и непараметрические методы.
Параметрические и непараметрические методы.

Надеемся, что после этого введения становится ясной необходимость наличия статистических процедур, позволяющих обрабатывать данные "низкого качества" из выборок малого объема с переменными, про распределение которых мало что или вообще ничего не известно. Непараметрические методы как раз и разработаны для тех ситуаций, достаточно часто возникающих на практике, когда исследователь ничего не знает о параметрах исследуемой популяции (отсюда и название методов - непараметрические). Говоря более специальным языком, непараметрические методы не основываются на оценке параметров (таких как среднее или стандартное отклонение) при описании выборочного распределения интересующей величины. Поэтому эти методы иногда также называются свободными от параметров или свободно распределенными.

В начало


Краткий обзор непараметрических процедур

Краткий обзор непараметрических процедур

По существу, для каждого параметрического критерия имеется, по крайней мере, один непараметрический аналог. Эти критерии можно отнести к одной из следующих групп:

  • критерии различия между группами (независимые выборки);
  • критерии различия между группами (зависимые выборки);
  • критерии зависимости между переменными.

Различия между независимыми группами. Обычно, когда имеются две выборки (например, мужчины и женщины), которые вы хотите сравнить относительно среднего значения некоторой изучаемой переменной, вы используете t-критерий для независимых выборок (в модуле Основные статистики и таблицы).


Начало  Назад  Вперед