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; 1
• подходят для анализа атрибутивных признаков; 1
• применимы для проверки утверждений, не относящихся к параметрам распределений; 1
• используют в большинстве случаев более простые по сравнению с параметрическими методами вычисления; 1
• более просты для понимания. 1

Некоторые недостатки непараметрических методов:

• обладают меньшей чувствительностью, чем параметрические методы, когда выполняются условия их применимости; 1
• как правило, используют меньший объём информации по сравнению с параметрическими аналогами; 1
• обладают меньшей эффективностью, чем параметрические аналоги, в случае их применимости; 1
• есть вероятность совершить ошибку II рода — отклонить нулевую гипотезу, когда она верна. 3

Также к недостаткам непараметрических тестов относят требование, что выборки в непараметрическом анализе должны иметь одинаковую изменчивость (дисперсию). 5 Если внутригрупповая дисперсия будет различна для двух выборок, непараметрический анализ может не дать точных результатов. 5