ノンパラメトリック検定
対象とする母集団に何らかの分布があると仮定する(何らかの分布に従うことがわかっている)パラメトリック検定と異なり,対象データに一切の分布を仮定しない統計的検定である.
各データや水準の大小,すなわち順序尺度を利用する.
得られたデータが少なく,データが従う分布を仮定することが困難であり,パラメトリック検定を利用することが不適切であると判断される際に用いられる.
ウィルコクソンの順位和検定
ウィルコクソンの符号順位検定
クラスカル・ウォリス検定
スティール・ドゥワス検定
などがある.
基本的には実験で得られたデータに対する仮説検定の際にはノンパラメトリック検定を用いるようにすることは間違いない.特にデータサイズが小さい場合においては.
しかし,本来パラメトリック検定を行うことができるデータに対してノンパラメトリック検定を行うと,帰無仮説を棄却できるにも関わらず採用してしまう確率(第二種の過誤)が大きく上昇する.
参考
https://data-science.gr.jp/theory/tbs_parametric.html