I test non parametrici, noti anche come test a distribuzione libera, sono test che si basano su determinate ipotesi, ma i dati osservati non hanno un’organizzazione normale. In genere, i test non parametrici contengono risultati statistici che derivano dal loro ordinamento, il che li rende più facili da comprendere.
I test non parametrici hanno alcune limitazioni, tra cui il fatto che non sono abbastanza forti quando un “ipotesi normale è soddisfatta. Questo può far sì che l” ipotesi non venga rifiutata anche se è falsa. Un “altra limitazione è che richiedono la modifica dell” ipotesi quando il test non corrisponde alla domanda procedurale se il campione non è proporzionale.
Alcune caratteristiche dei test non parametrici sono:
- È un metodo di misurazione difficile da applicare.
- È necessario testare le ipotesi.
- Le ipotesi sono rigorose.
- Le osservazioni devono essere indipendenti.
Tipi di test non parametrici e loro applicazione
I tipi di test non parametrici sono:
- Test del segno a un campione
- Test di Wilcoxon signed-rank
- Test U di Mann-Whitney
- Test di Kruskal-Wallis
- Test mediano dell’umore
- Test di Friedman
Vantaggi dei test non parametrici
I vantaggi dei test non parametrici sono:
- Possono essere utilizzati in diverse situazioni, poiché non devono rispettare parametri rigidi.
- In genere, i loro metodi sono più semplici, il che li rende più facili da capire.
- Possono essere applicate a dati non numerici.
- Facilita la raccolta delle informazioni più rilevanti e appropriate per il processo di ricerca.
Svantaggi dei test non parametrici
Gli svantaggi dei test non parametrici sono:
- Non si tratta di test sistematici.
- La distribuzione varia, rendendo difficile la scelta.
- I formati delle domande sono diversi e creano confusione.
- Le informazioni possono andare perse perché i dati raccolti vengono convertiti in informazioni qualitative.
- Potrebbe essere necessario disporre di fonti e supporti più consistenti.
Questo tipo di statistica può essere utilizzato senza la dimensione del campione o la stima di qualsiasi parametro correlato per il quale non sono disponibili informazioni. Poiché le ipotesi sono minori, possono essere applicate in più modi.
