Выбор между параметрическими и непараметрическими тестами: сложные случаи.

Не всегда легко определить является ли выборка из Гауссовой популяции. Обратите внимание на следующие положения:

• Если Вы имеете большое количество наблюдений (100 или более) Вы можете посмотреть на распределение данных и совершенно четко будет видно насколько оно соответствует знаменитой колоколообразной кривой нормального распределения. Формальный статистический тест (тест Колмогорова-Смирнова) может использоваться для того, чтобы проанализировать вопрос насколько распределение данных отличается от Гауссова распределения. Когда у Вас имеется только небольшое количество наблюдений, очень сложно принять решение о том, следуют ли данные Гауссовому распределению и формальные тесты также имеют очень маленькую статистическую мощность для того, чтобы найти различие между Гауссовым и не Гауссовым распределением.

• Вы должны посмотреть на предыдущие данные. Помните, что то что Вас интересует - это распределение популяции в целом, а не распределение Вашей выборки. Принимая решение о том, является ли Ваше распределение нормальным, посмотрите на все имеющиеся данные, а не только на данные нынешнего эксперимента.

• Обратите внимание на источники разброса, когда разброс идет как результат суммы различных источников и ни один из источников не является основным источником разброса, у Вас скорее всего будет распределение Гаусса. Когда люди сомневаются, то некоторые выбирают параметрические тесты (поскольку они не уверены, что нарушается допущение о следовании нормальному закону распределения), а другие выбирают непараметрические тесты (поскольку они не уверены, что выполняются допущения о соответствии распределения Гаусса.