НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА
СТАТИСТИКА НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ
англ. statistics, non-parametric; нем. Statistik, nichtparame-trische. Техника статист, анализа, применение к-рой не приводит к допущениям (предположениям) относительно точной формы распределения генеральной совокупности.
Источник: Большой словарь по социологии, проект www.rusword.com.ua
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА
NON-PARAMETRIC) В отличие от многих других типов статистики, обычно используемых в социальной науке, непараметрическая статистика не связана с допущениями о параметрах распределения значений. Использование непараметрической статистики удобно для социологов по трем причинам: (1) эта статистика эффективна при небольших размерах выборки; (2) она эффективна при использовании порядковых данных, с которыми часто работают социологи; (3) она не зависит от допущений, которые часто трудно обосновать в социологическом исследовании, — о том, что популяционное распределение является «нормальным». Некоторые исследователи утверждают, что непараметрическая статистика во всех случаях является более подходящей для анализа социологических данных. Двумя распространенными техниками непараметрической статистики являются «U-тест» Манна-Уитни и «Т-тест» Уилкоксона.
Источник: Социологический словарь
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА
nonparametric statistics) — статистические методы, используемые для анализа данных выборки порядкового уровня или по категориям и не требующие предположений о форме распределения населения, взятого в выборке. Такая статистика часто называется "свободно-дистрибутивной". В отличие от параметрической статистики предположения, лежащие в основе применения данных методов, не очень сложны, а задействованные формулы просты и удобны. Примерами могут служить управляемые тесты, знаковые тесты и тест V Крамера. Они популярны в социологии, но имеют неудобства, ибо "тратят впустую" информацию, если интервальные данные "деградируют" в категории. Кроме того, они не так мощны, как параметрические (см. также Проверка значимости), но часто дают те же результаты, несмотря на нарушение предположений. Следовательно, если предположения о параметрическом тестировании не встречаются, то использование эквивалента — непараметрического тестирования — будет иметь силу.
Источник: Большой толковый социологический словарь