O que são testes não paramétricos?

Os testes não paramétricos, também conhecidos como testes de distribuição gratuita, são aqueles baseados em certas hipóteses, mas os dados observados não têm uma organização normal. Geralmente, os testes não paramétricos contêm resultados estatísticos provenientes de suas ordenações, o que os torna mais fáceis de entender. Convido você a ler: Vantagens da análise conjunta

Testes não paramétricos têm algumas limitações, entre eles, verifica-se que eles não são fortes o suficiente quando uma hipótese normal é preenchida. Isso pode fazer com que ele não seja rejeitado, mesmo que seja falso. Outra de suas limitações é que elas precisam que a hipótese seja alterada quando o teste não corresponde à questão do procedimento se a amostra não for proporcional.

Algumas das características dos testes não paramétricos são:

  • É um método de medição difícil de aplicar.
  • É necessário realizar testes de hipóteses.
  • As hipóteses são rigorosas.
  • As observações devem ser independentes.

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Tipos de testes não paramétricos e sua aplicação

Os tipos de testes não paramétricos são:

  • Sinais de teste de uma amostra.
  • Wilcoxon assinou teste de sinal.
  • Teste U de Mann-Whitney.
  • Teste de Kruskal-Wallis.
  • Teste da mediana do humor.
  • Teste de Friedman.

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Vantagens de testes não paramétricos

As vantagens dos testes não paramétricos são:

  • Eles podem ser usados ​​em diferentes situações, desde que eles não tenham que obedecer a parâmetros estritos.
  • Geralmente, seus métodos são mais simples, o que os torna mais fáceis de entender.
  • Eles podem ser aplicados em dados não numéricos.
  • Facilita a obtenção da informação individual mais importante e apropriada para o processo de pesquisa.

Desvantagens de testes não paramétricos

As desvantagens dos testes não paramétricos são:

  • Eles não são testes sistemáticos.
  • A distribuição varia, o que dificulta a seleção da escolha correta.
  • Os formatos de aplicativos são diferentes e causam confusão.
  • É possível que a informação seja perdida porque os dados coletados se tornam informações qualitativas.
  • Pode ser necessário ter fontes e um apoio mais pesado.

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Esse tipo de estatística pode ser usado sem o tamanho da amostra ou a estimativa de qualquer parâmetro relacionado para o qual não há informações. Como as suposições são pequenas, elas podem ser aplicadas de várias maneiras.

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