1.19. TESTY NIEPARAMETRYCZNE W ANALIZIE STATYSTYCZNEJ: KRÓTKI PRZEGLĄD

1.19. TESTY NIEPARAMETRYCZNE W ANALIZIE STATYSTYCZNEJ: KRÓTKI PRZEGLĄD

Testy nieparametryczne są narzędziami statystycznymi, które nie wymagają spełnienia założeń dotyczących rozkładu danych (np. zgodność z rozkładem normalnym). Są one używane w przypadkach, gdy nie możemy przyjąć, że dane pochodzą z rozkładu normalnego lub gdy nasze dane są w skali porządkowej, a nie ilościowej.

Przykłady testów nieparametrycznych:

1. Test U Manna-Whitneya jest używany do porównywania dwóch niezależnych grup danych w celu stwierdzenia, czy istnieją istotne statystycznie różnice między nimi. Zamiast porównywać średnie, ten test porównuje rangi danych w obu grupach. Test ten jest odpowiednikiem testu t-studenta dla prób niezależnych. Aby dowiedzieć się więcej, sprawdź nasz artykuł poświęcony temu zagadnieniu: „Testy nieparametryczne: test Manna-Whitneya i test Wilcoxona”.

2. Test Wilcoxona jest to odpowiednik testu t-studenta dla dwóch powiązanych grup danych (prób zależnych). Stosowany jest, gdy mamy dane przed i po zastosowaniu interwencji i chcemy stwierdzić, czy interwencja miała wpływ na wyniki.

3. Test Kruskala-Wallisa jest używany do porównywania trzech lub więcej niezależnych grup danych, aby sprawdzić, czy istnieją istotne statystycznie różnice między nimi. Jest odpowiednikiem analizy wariancji (ANOVA) dla danych nieparametrycznych. Więcej na ten temat przeczytasz w naszym artykule „Testy nieparametryczne: test Kruskala-Wallisa i test Friedmana”.

4. Test Friedmana jest odpowiednikiem testu ANOVA dla powtarzalnych pomiarów. Stosowany jest do porównywania trzech lub więcej powiązanych grup, gdy dane nie spełniają założenia normalności. Jeśli chcesz zgłębić tę kwestię, polecamy artykuł „Jak ocenić „normalność” rozkładu”.

Testy nieparametryczne są stosowane w różnych sytuacjach, takich jak:

  • dane nie spełniają założeń o rozkładzie normalnym.
  • dane są w skali porządkowej, a nie ilościowej.
  • chcemy porównać różnice między grupami, ale nie mamy pewności, co do homogeniczności wariancji.

Warto pamiętać, że testy nieparametryczne mogą być mniej czułe niż testy parametryczne w przypadku danych, które rzeczywiście pochodzą z rozkładu normalnego. Dlatego zawsze warto rozważyć, które narzędzie jest bardziej odpowiednie w danym przypadku. Testy nieparametryczne stanowią jednak ważne narzędzie w analizie statystycznej, pozwalając na badanie różnic między grupami w przypadkach, gdy nie można przyjąć założeń dotyczących rozkładu danych.