非參數統計
統計學分支
非參數統計學(英語:nonparametric statistics),或稱無參數統計學、非參數統計分析,是統計學的一個分支,適用於總體分佈情況未明、小樣本、總體分佈不為正態也不易轉換為正態。特點在於儘量減少或不修改其建立之模型,較具穩健特性;在樣本數不大時,計算過程較簡單。
無參數統計推論時所使用的統計量的抽樣分配通常與總體分配無關,不必推論其中位數、適合度、獨立性、隨機性,更廣義的說,非參數統計又稱為「不受分佈限制統計法」(distribution free)。非參數統計缺乏一般之概率表。檢驗時是以等級(Rank)為主要統計量。
方法
編輯非參數統計在推論統計模型時,常用到的檢驗有下列方式:
- 二項檢驗
- en:Anderson-Darling test
- en:Cochran's Q
- en:Cohen's kappa
- en:Fisher's exact test
- Friedman two-way analysis of variance by ranks
- Kendall's tau
- en:Kendall's W
- K-S檢驗
- en:Kruskal-Wallis one-way analysis of variance by ranks
- en:Kuiper's test
- en:Mann-Whitney U or Wilcoxon rank sum test(威爾克科遜檢驗)
- en:McNemar's test (a special case of the chi-squared test)
- en:median test
- 重抽樣
- en:Siegel-Tukey test
- 斯皮爾曼等級相關系數
- Student-Newman-Keuls (SNK) test
- en:Wald-Wolfowitz runs test
- en:Wilcoxon signed-rank test.
缺點
編輯- 統計功效較弱
- 處理方式無一致性
參考文獻
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