ノンパラメトリック

通常（パラメトリック）の統計手法は母集団が正規分布である、分散が一緒、n数など様々な制約を受ける。

しかし世の中、特にビジネスの世界では、そんなに都合の良い母集団についてだけ扱う事はない。n数もそんなに都合よく集まらないケースも多いし。

だから「何もわかりませーん」って、そこで諦めてしまったら何も得られないから、なんとか工夫して言いたい事を見つけようというのがノンパラメトリックな手法の精神なんでしょうか？

なにか身近でノンパラメトリックな手法で解決できる問題ないだろうか・・・

■まとめ

・符号検定：＋の数と－の数だけを比較して、全体が＋（－）になっているといえるかという事を検定する

方法）帰無仮説を同数になる⇒確率が0.5として、二項分布⇒正規分布に近似して検定を行なう

例）運動後の血圧の変化。増加か減少か？

・順位和検定：2つの標本の順位の和を比べて、優位性があるといえるかを検定する

方法）マンウィットニー検定、ウィルコクソン検定、U検定を行なう

例)教授と助教授の試験結果。

・順位相関係数：変数のとる実際の数値ではなく、その順位によって2つの変数の関連性を測定する

方法）ケンドールのτ、スピアマンの順位相関係数

例）高校教師が生徒に推奨する大学とメディアの露出度の関係