В чем заключаются преимущества и недостатки непараметрических методов проверки нормальности данных?

Некоторые преимущества непараметрических методов проверки нормальности данных:

• применимы в случае, когда исследуемая величина не имеет нормальной распределённости; polyakov.imamod.ru
• подходят для анализа атрибутивных признаков; polyakov.imamod.ru
• применимы для проверки утверждений, не относящихся к параметрам распределений; polyakov.imamod.ru
• используют в большинстве случаев более простые по сравнению с параметрическими методами вычисления; polyakov.imamod.ru
• более просты для понимания. polyakov.imamod.ru

Некоторые недостатки непараметрических методов:

• обладают меньшей чувствительностью, чем параметрические методы, когда выполняются условия их применимости; polyakov.imamod.ru
• как правило, используют меньший объём информации по сравнению с параметрическими аналогами; polyakov.imamod.ru
• обладают меньшей эффективностью, чем параметрические аналоги, в случае их применимости; polyakov.imamod.ru
• есть вероятность совершить ошибку II рода — отклонить нулевую гипотезу, когда она верна. vm-kuznetsov.ru

Также к недостаткам непараметрических тестов относят требование, что выборки в непараметрическом анализе должны иметь одинаковую изменчивость (дисперсию). www.mediasphera.ru Если внутригрупповая дисперсия будет различна для двух выборок, непараметрический анализ может не дать точных результатов. www.mediasphera.ru