Statistica nonparametrică este o ramură a inferenței statistice ale cărei calcule și proceduri se bazează pe distribuții necunoscute.
Statisticile neparametrice nu sunt foarte populare. Cu toate acestea, există o literatură foarte extinsă. Problema pe care statisticile neparametrice își propune să o rezolve este lipsa cunoștințelor despre distribuția probabilității.
Cu alte cuvinte, statisticile neparametrice încearcă să afle natura unei variabile aleatorii. Căci, după ce știți cum se comportă, efectuați calcule și valori care îl caracterizează.
Acesta este obiectivul statisticilor neparametrice. O vedem mai detaliat mai jos.
Obiectivul statisticilor neparametrice
Există diferite tipuri de distribuții de probabilitate la care funcționează statisticile parametrice. Acum, când nu știm la ce tip de distribuție de probabilitate corespunde o variabilă, ce calcule folosim?
Adică, atunci când nu cunoaștem distribuția probabilității unui set de date, trebuie să facem inferențe statistice cu proceduri non-parametrice.
Cu alte cuvinte, dacă nu știm ce fel de distribuție de probabilitate are un fenomen, nu putem face estimări de parcă am ști cu adevărat cum este distribuit. Acesta este obiectivul statisticilor parametrice, pentru a ne permite să cunoaștem distribuția, astfel încât să putem trece la pasul următor (statistici parametrice).
Teste neparametrice
Desigur, dacă nu știm cum este distribuit un fenomen aleatoriu, ce ar trebui să facem? Foarte usor. Misiunea noastră va fi să încercăm să știm cum este distribuită. Pentru a încerca să aflăm ce tip de distribuție are un anumit fenomen, avem la dispoziție o serie de teste care să ne ajute să facem acest lucru. Printre cele mai populare teste non-parametrice sunt:
- Test binomial
- Test Anderson-Darling
- Testul lui Cochran
- Testul Cohen kappa
- Testul Fisher
- Testul Friedman
- Testul lui Kendall
- Testul Kolmogórov-Smirnov
- Testul Kuiper
- Testul Mann-Whitney sau testul Wilcoxon
- Test McNemar
- Testul median
- Testul Siegel-Tukey
- Testul semnelor
- Coeficientul de corelație al lui Spearman
- Crosstabs
- Test Wald-Wolfowitz
- Wilcoxon a semnat testul de rang
Toate aceste teste sunt menite să ne spună dacă o variabilă aleatorie este distribuită într-un fel sau altul. De exemplu, un posibil rezultat ar putea fi: variabila aleatoare X este distribuită cu o distribuție normală.
Acestea fiind spuse, rezultatele nu sunt infailibile. Pentru a efectua teste non-parametrice trebuie să avem probe statistice. Prin urmare, rezultatele pot fi fiabile, dar nu trebuie să fie 100% perfecte.