Выбор между параметрическими и непараметрическими тестами: легкая ситуация.

Выбор между параметрическими и непараметрическими тестами иногда достаточно прост: Вы должны четко выбрать параметрический тест, если Вы уверены, что Ваши данные были получены как выборка из популяции, которая соответствует нормальному распределению. Вы должны определенно выбирать непараметрический тест в следующих ситуациях:

• Результат является ранговым значением или оценочным значением и популяция явно не имеет нормального распределения. Примеры могут включать ранжирование студентов, шкалу Апгара, которая измеряет здоровье новорожденных (измеряется на шкале от 0 до 10 и все значения являются целыми), визуальную аналоговую шкалу боли (которая измеряется на непрерывной шкале где 0 - это отсутствие боли и 10 - это непереносимая боль), и так называемая звездочная шкала, которая используется критиками при оценке фильмов и ресторанов (*неплохо, ***** прекрасно).

• Некоторые значения очень резко отличаются от остальных, то есть слишком высокие или слишком низкие для измерений. Даже если популяция является Гауссовой невозможно анализировать такие данные параметрическим тестом, поскольку Вы не знаете всех значений. Использование с этими данными непараметрического теста достаточно простое: Вы присваиваете тем значениям, которые являются слишком низкими для того, чтобы их можно было измерить произвольное, но очень небольшое значение, и для очень больших значений Вы присваиваете произвольное, но очень большое значение, а затем выполняете непараметрический тест. Поскольку непараметрические тесты базируются только на информации о ранговом положении значений, тот факт, что Вы не знаете точных значений этих показателей уже не будет Вам сильно мешать.

• Данные, которые достаточно точно измерены, но Вы уверены, что популяция не распределяется в соответствии с нормальным законом. Если данные не получены из Гауссовского распределения, тогда Вы должны вначале подумать нельзя ли трансформировать значение так, чтобы оно превратилось в Гауссовское. Например, Вы можете взять логарифм или величину обратную всем значениям. Часто имеются биологические или химические причины (также как и статистические) для того, чтобы выполнить ту или иную трансформацию.