統計では、ノンパラメトリック検定は、分析に必要な仮定を満たすために分布を必要としない統計分析の方法です（特にデータが正規分布していない場合）。このため、配布フリーテストと呼ばれることもあります。ノンパラメトリック検定は、基礎となるデータが特定の基準と仮定を満たしている場合にのみ使用できるT検定やANOVAなどのパラメトリック検定の代替として機能します。
ノンパラメトリック検定は、パラメトリック検定の代替としてではなく、代替方法として使用されることに注意してください。つまり、データがパラメトリック検定を実行するために必要な仮定を満たしている場合は、関連するパラメトリック検定を適用する必要があります。
さらに、データが必要な仮定を満たしていないが、データのサンプルサイズが十分に大きい場合でも、ノンパラメトリック検定の代わりにパラメトリック検定を適用できる場合があります。
ノンパラメトリック検定を使用する理由
統計分析から正しい結果を達成するために定量分析定量分析は、ビジネスの行動とパフォーマンスを理解するために、収益、市場シェア、賃金などの測定可能で検証可能なデータを収集および評価するプロセスです。データ技術の時代では、定量分析は情報に基づいた意思決定を行うための好ましいアプローチと見なされています。、ノンパラメトリック検定の適用が適切である状況を知る必要があります。ノンパラメトリック検定を適用する主な理由は次のとおりです。
1.基礎となるデータが母集団サンプルに関する仮定を満たしていません
一般に、パラメトリックテストの適用には、さまざまな仮定が満たされる必要があります。たとえば、データは正規分布に従い、母分散は均一です。ただし、一部のデータサンプルでは、偏った分布が示される場合があります。正に歪んだ分布統計では、正に歪んだ（または右に歪んだ）分布は、ほとんどの値がの左裾の周りに集まっているタイプの分布です。
歪度は、平均が中心傾向の最良の尺度ではなくなるため、パラメトリックテストの能力を低下させます。中心傾向中心傾向は、データ分布の中心を反映する単一の値によるデータセットの記述的要約です。極値の影響を強く受けるため、変動性とともに。同時に、ノンパラメトリック検定は、偏った分布および中央値でより適切に表される分布でうまく機能します。
2.母集団のサンプルサイズが小さすぎる
サンプルサイズは、適切な統計手法を選択する際の重要な前提条件です。財務の基本的な統計の概念財務をよりよく理解するには、統計をしっかりと理解することが非常に重要です。さらに、統計の概念は投資家が監視するのに役立ちます。サンプルサイズが適度に大きい場合は、該当するパラメトリック検定を使用できます。ただし、サンプルサイズが小さすぎると、データの分布を検証できない可能性があります。したがって、ノンパラメトリック検定の適用が唯一の適切なオプションです。
3.分析されたデータは順序または名目です
連続データでのみ機能するパラメトリック検定とは異なり、ノンパラメトリック検定は、順序データや名義データなどの他のデータ型に適用できます。このようなタイプの変数の場合、ノンパラメトリック検定が唯一の適切な解決策です。
テストの種類
ノンパラメトリック検定には、多数の方法とモデルが含まれます。以下は、最も一般的なテストとそれに対応するパラメトリックテストです。
1.マンホイットニーU検定
マンホイットニーU検定は、独立サンプルのt検定のノンパラメトリックバージョンです。この検定は主に、順序データを含む2つの独立したサンプルを扱います。
2.ウィルコクソン符号順位検定
ウィルコクソン符号順位検定は、対応のあるサンプルのt検定のノンパラメトリック対応物です。この検定では、2つの従属サンプルを順序データと比較します。
3.クラスカル-ウォリス検定
Kruskal-Wallis検定は、一元配置分散分析のノンパラメトリック代替法です。Kruskal-Wallis検定は、3つ以上の独立したグループを順序データと比較するために使用されます。
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