「ノンパラメトリック手法」の版間の差分
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統計学において、'''ノンパラメトリックの手法'''は[[母集団]]の[[分布]]について一切の仮定を設けないものをいう。このため、分布に関わらない手法(distribution-free method) と呼ばれることもある。
パラメトリック曲線とは、[[母数|パラメータ]]で決まる曲線のことである。パラメータとは「連続する値を持つ変数」のことである。[[統計検定]]では[[正規分布関数]]の曲線が普通使われる。 しかし特に標本サイズが小さい場合には、それから求められた[[統計量]]の[[分布型]]は不正確なことが多く、パラメトリックな手法（[[t検定]]、[[分散分析]]など）を適用することは不適切になりやすい。たとえばコインを4回投げてその表裏の分布を統計的に検討しようとしても不適切である。しかし、ノンパラメトリックな手法は常に適用可能である。なぜなら前提が少ないからである。逆に正規分布している母集団の検定では、差があるといいにくいという点は必然的に発生する。
少数のサンプルから統計的検定を行おうとすると、パラメトリックな手法は、不正確な結果を出す場合も多い。また近年のコンピュータの発達によりノンパラメトリックな手法が計算できるようにもなったことが追い風にもなっている。
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*[[ケンドールの一致度係数]] [[:en:Kendall's W|Kendall's W]]
*[[コルモゴロフ-スミルノフ検定]]
*[[クラスカル・ウォリス
*[[カイパー検定]]
*[[マン・ホイットニーのU検定]]
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