2) Каппа статистики
3) параметрические
4) непараметрические (верно)
Объяснение:
При статистическом анализе данных мы часто сталкиваемся с проблемой выбора подходящего критерия. Одним из выборов являются параметрические и непараметрические методы. В данной статье мы обсудим, почему на малых выборках лучше использовать непараметрические критерии.
Что такое параметрические и непараметрические методы?
Параметрические методы основаны на предположении, что данные имеют определенное распределение (обычно это нормальное распределение). На основании этого предположения мы можем использовать соответствующие статистические тесты для проверки гипотез. Однако, если данные не соответствуют предполагаемому распределению, то результаты тестов могут быть неточными.
Непараметрические методы не требуют предположения о распределении данных. Вместо этого они используют знания об относительном порядке значений в выборке. Эти методы часто используются, когда данные не соответствуют нормальному распределению или когда мы хотим избежать предположения о распределении.
Почему на малых выборках лучше использовать непараметрические критерии?
На малых выборках, параметрические методы могут быть чувствительными к выбросам и отклонениям от нормального распределения. Например, если у нас есть всего несколько наблюдений, то даже один выброс может повлиять на результаты теста.
В таких случаях лучше использовать непараметрические методы, которые не требуют предположения о распределении данных и более устойчивы к выбросам.
Примеры непараметрических критериев
- Критерий знаков (Sign test)
- Критерий Уилкоксона (Wilcoxon signed-rank test)
- Критерий Манна-Уитни (Mann-Whitney U test)
- Критерий Краскела-Уоллиса (Kruskal-Wallis test)
- Критерий Фридмана (Friedman test)
На малых выборках лучше использовать непараметрические методы, так как они не требуют предположения о распределении данных и более устойчивы к выбросам. Существует множество непараметрических критериев, которые можно использовать в зависимости от конкретной задачи.