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 (критерии Розенбаума, Манна-Уитни, угловое преобразование Фишера и др.).
Позволяют оценить лишь различия в диапазонах вариативности признака (критерий угловое преобразование Фишера).
Позволяют выявить тенденции изменения признака при переходе от условия к условию при любом распределении признака (критерии тенденций Пейджа, Джонкира).
Возможности и ограничения непараметрических критериев
Отсутствует возможность оценить взаимодействие двух и более факторов.
Экспериментальные данные могут НЕ ОТВЕЧАТЬ ни одному из условий параметрической статистики:
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;
Критическое значение критерия – это число, которое определено для данного критерия при заданных переменных (например, количества человек в выборке), выделяющее зону значимости и незначимости для признака. См. Таблицы критических значений критерия.
По соотношению эмпирического и критического значений критерия выявляется уровень статистической значимости и делается вывод о том, подтверждается или опровергается нулевая гипотеза.
Правило принятия статистического вывода
1) на основе полученных экспериментальных данных вычислить эмпирическое значение критерия Кэмп
2) по соответствующим критерию таблицамнайти критические значения К1кр и К2кр, которые отвечают уровням значимости в 5% и 1%
