Por que utilizar as técnicas não-paramétricas?
1) Quando não se conhece a distribuição dos dados na população é a mais apropriada. Além disso, são úteis quando essa distribuição é assimétrica e não se deseja realizar uma transformação dos dados, quando existe heterogeneidade nas variâncias ou quando na comparação entre tratamentos, a distribuição é gaussiana em alguns grupos e assimétrica em outros.
2) Quando a variável é medida em escala ordinal são os mais indicados.
3) Quando as exigências das técnicas clássicas não podem ser satisfeitas, os métodos não paramétricos são mais eficientes do que os testes paramétricos.
Por que não utilizar as técnicas não-paramétricas?
1) Quando utilizados em dados que satisfazem as exigências dos testes clássicos, os métodos não-paramétricos apresentam uma eficiência menor. Isto é, para se detectar uma diferença real entre duas populações por um teste não-paramétrico, o tamanho amostral deve ser um pouco maior do que seria necessário cm um teste clássico.
2) Para alguns autores, os testes não-paramétricos extraem menos informação do experimento porque são técnicas empregadas em dados mensurados em escalas não-quantitativas (ou dados quantitativos reduzidos para uma escala qualitativa ordenável).
3) Uma análise não-paramétrica pode constituir uma operação cansativa, porém, simples, se a quantidade de dados for grande. Caso tenha um programa para computador que realize essas análise, não há problema.
Para saber mais:
Sidia M. Callegari-Jacques. Bioestatística. Princípios e Aplicações. Porto Alegre: Artmed, 2003.
Imagem:
http://www.overmundo.com.br/_banco/img/1187906676_gato_branco_gato_preto_4_001.jpg
1) Quando não se conhece a distribuição dos dados na população é a mais apropriada. Além disso, são úteis quando essa distribuição é assimétrica e não se deseja realizar uma transformação dos dados, quando existe heterogeneidade nas variâncias ou quando na comparação entre tratamentos, a distribuição é gaussiana em alguns grupos e assimétrica em outros.
2) Quando a variável é medida em escala ordinal são os mais indicados.
3) Quando as exigências das técnicas clássicas não podem ser satisfeitas, os métodos não paramétricos são mais eficientes do que os testes paramétricos.
Por que não utilizar as técnicas não-paramétricas?
1) Quando utilizados em dados que satisfazem as exigências dos testes clássicos, os métodos não-paramétricos apresentam uma eficiência menor. Isto é, para se detectar uma diferença real entre duas populações por um teste não-paramétrico, o tamanho amostral deve ser um pouco maior do que seria necessário cm um teste clássico.
2) Para alguns autores, os testes não-paramétricos extraem menos informação do experimento porque são técnicas empregadas em dados mensurados em escalas não-quantitativas (ou dados quantitativos reduzidos para uma escala qualitativa ordenável).
3) Uma análise não-paramétrica pode constituir uma operação cansativa, porém, simples, se a quantidade de dados for grande. Caso tenha um programa para computador que realize essas análise, não há problema.
Para saber mais:
Sidia M. Callegari-Jacques. Bioestatística. Princípios e Aplicações. Porto Alegre: Artmed, 2003.
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