Параметрические и непараметрические методы

Критерии делятся на параметрические и непараметрические.

Параметрические критерии – критерии, включающие в формулу расчета параметры распределения, то есть средние и дисперсии.

Непараметрические критерии – критерии, не включающие в формулу расчета параметров распределения и основанные на оперировании частотами или рангами.

И те и другие критерии имеют свои преимущества и недостатки. Возможности и ограничения параметрических и непараметрических критериев приведены в таблице 7.2 [9].

Таблица 7.2

Параметрические критерии	Непараметрические критерии
1. Позволяют прямо оценить различия в средних, полученных в двух выборках (t - критерий Стьюдента)	1. Позволяют оценить лишь средние тенденции, например, ответить на вопрос, чаще ли в выборке А встречаются более высокие, а в выборке Б – более низкие значения признака (например, критерии Розенбаума, угловое преобразование Фишера и др.)
2. Позволяют прямо оценить различия в дисперсиях (например, критерий Фишера)	2. Позволяют оценить лишь различия в диапазонах вариативности признака (например, критерий Фишера)
3. Позволяют выявить тенденции изменения признака при переходе от условия к условию (дисперсионный однофакторный анализ), но лишь при условии нормального распределения признака	3. Позволяют выявить тенденции изменения признака при переходе от условия к условию при любом распределении признака (критерий тенденций Пейджа и критерий Джонкира)
4. Позволяют оценить взаимодействие двух и более факторов в их влиянии на изменения признака (двухфакторный дисперсионный анализ)	4. Эта возможность отсутствует
5. Экспериментальные данные должны отвечать двум, а иногда трем условиям: а) значения признака измерены по интервальной шкале; б) распределение признака является нормальным; в) в дисперсионном анализе должно соблюдаться требование равенства дисперсий в ячейках комплекса	5. Экспериментальные данные могут не отвечать ни одному из этих условий: а) значения признака могут быть представлены в любой шкале, начиная от шкалы наименований; б) распределение признака может быть любым и совпадение его с каким-либо теоретическим законом распределения необязательно и не нуждается в проверке; в) требование равенства дисперсий отсутствует

Таблица 7.2. Продолжение

Параметрические критерии	Непараметрические критерии
6. Математические расчеты довольно сложны	6. Математические расчеты по большей части просты и занимают мало времени (за исключением критериев c ² и l)
7. Если условия, перечисленные в п.5, выполняются, параметрические критерии оказываются несколько более мощными, чем непараметрические	7. Если условия, перечисленные в п.5, не выполняются, непараметрические критерии оказываются более мощными, чем параметрические, так как они менее чувствительны к «засорениям»