כל מה שרצית לדעת על סטטיסטיקה א-פרמטרית:
סטטיסטיקה א-פרמטרית היא ענף בסטטיסטיקה היסקית המפתח שיטות ניתוח נתונים הנעזרות בהשערות שונות מהמקובל ועל פי רוב מעטות מהמקובל.
שיטות מתחום הסטטיסטיקה הא-פרמטרית הן שימושיות כאשר אי אפשר להשתמש בהשערות המקובלות בעת ניתוח הנתונים וכאשר יש עניין להגביר את רמת האמינות של המסקנות על ידי הפחתה של מספר ההשערות עליהן נשענים.
כאשר מניחים פחות הנחות, יש על פי רוב צורך במדגמים גדולים יותר.
דוגמאות:
מהירות הקלדה אינה מתפלגת באופן נורמלי, כפי שהוכיח זאת דרוג' בעזרת מדגם של אלפי קלדנים.
על כן, כאשר מנסים להבדיל במחקרים בין מהירות ההקלדה של קבוצות שונות, אי אפשר לבדוק את מובהקות ההבדל בין קבוצות הקלדנים בעזרת מבחן t ויש צורך להחליפו במבחן מתחום הסטטיסטיקה הא-פרמטרית, מבחן מאן ויטני U (Mann Whitney U Test).
חוקר שבודק תכונה באוכלוסייה שטרם נבדקה לפניו אינו יודע אם התכונה זו מתפלגת בהתפלגות נורמלית.
הוא נוטה להאמין שהתפלגות תכונה זו היא כן נורמלית, אולם הוא מגלה שהמדגם שלו גדול דיו כדי להשתמש בשיטות א-פרמטריות בעת ניתוח הנתונים ולשחרר אותו מהצורך להניח הנחות כל שהן על אודות התפלגות אותה תכונה באוכלוסייה.
כאשר הערכים הנמדדים הם מסולם מדידה סִדרי (אורדינאלי), אין משמעות לסכום או למנה של ערכיהם ובניתוח הנתונים שלהם יש לפנות לשיטות שאינן מניחות משמעות כזו.