Непараметрическими критериями называют такие критерии, которые могут иметь любое распределение и не требуют предварительного вычисления параметров распределения. Это означает, что они не зависят от конкретной формы распределения данных и могут быть использованы в более широком диапазоне ситуаций, особенно когда данные не соответствуют нормальному распределению или когда размер выборки мал.

Теперь давайте подробнее рассмотрим, что это означает на практике:

1. Непараметрические методы:
• Не требуют предположений о распределении данных, что делает их универсальными.
• Чаще всего применяются к порядковым или номинальным данным.
• Примеры непараметрических тестов: тест Манна-Уитни, критерий Краскала-Уоллиса, тест Уилкоксона и др.
2. Преимущества непараметрических методов:
• Меньшая чувствительность к выбросам и аномальным значениям.
• Подходят для малых выборок.
• Не требуют строгих предположений о распределении.
3. Недостатки непараметрических методов:
• Могут иметь меньшую мощность по сравнению с параметрическими тестами, когда последние применимы.
• Интерпретация результатов может быть менее интуитивной.

Таким образом, непараметрические критерии являются важным инструментом в статистическом анализе, особенно когда данные не соответствуют требованиям параметрических методов. Они позволяют проводить анализ в более гибких условиях и обеспечивают надежные результаты в различных ситуациях.