在卫生统计学中，当遇到以下几种情况时，数据更适合采用非参数检验：
1. 数据不服从正态分布 当我们对数据进行正态性检验（如Kolmogorov-Smirnov检验或Shapiro-Wilk检验）后发现数据明显偏离正态分布时，使用非参数检验更为合适。非参数方法不依赖于特定的总体分布假设。
2. 数据为等级资料 或者说是有序分类变量，例如满意度调查中的“非常不满意”、“不满意”、“中立”、“满意”和“非常满意”。这类数据无法用具体的数值来表示，但存在一定的顺序关系，适合使用非参数检验方法来进行分析。
3. 样本量较小 当样本容量较小时，即使原数据集符合正态分布，由于抽样误差的影响也可能导致小样本的分布偏离正态。此时采用非参数检验可以避免因样本量不足而带来的偏差问题。
4. 数据中存在异常值 非参数统计方法对极端值相对不敏感，当观测值中有明显的离群点时，使用非参数检验能够更好地反映数据的整体特征。
总之，在面对不符合正态分布、等级资料、小样本以及含有异常值的数据集时，选择非参数检验往往能获得更稳健的结果。
1. 数据不服从正态分布 当我们对数据进行正态性检验（如Kolmogorov-Smirnov检验或Shapiro-Wilk检验）后发现数据明显偏离正态分布时，使用非参数检验更为合适。非参数方法不依赖于特定的总体分布假设。
2. 数据为等级资料 或者说是有序分类变量，例如满意度调查中的“非常不满意”、“不满意”、“中立”、“满意”和“非常满意”。这类数据无法用具体的数值来表示，但存在一定的顺序关系，适合使用非参数检验方法来进行分析。
3. 样本量较小 当样本容量较小时，即使原数据集符合正态分布，由于抽样误差的影响也可能导致小样本的分布偏离正态。此时采用非参数检验可以避免因样本量不足而带来的偏差问题。
4. 数据中存在异常值 非参数统计方法对极端值相对不敏感，当观测值中有明显的离群点时，使用非参数检验能够更好地反映数据的整体特征。
总之，在面对不符合正态分布、等级资料、小样本以及含有异常值的数据集时，选择非参数检验往往能获得更稳健的结果。
学员讨论（0）
相关资讯
扫一扫立即下载
