Técnicas Não Paramétricas Portal Action

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TÉCNICAS NÃO PARAMÉTRICAS
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Todos os procedimentos básicos de estatística - o teste T, o teste F, a análise de variância (ANOVA), entre
outros - dependem fortemente da suposição de que os dados da amostra (ou as estatísticas suficientes)
estejam distribuídos de acordo com uma distribuição específica. Mas, para cada teste clássico, existe uma
alternativa não-paramétrica com menos hipóteses sobre os dados. Mesmo se as hipóteses a partir de um
modelo paramétrico são modestas e pouco restritivas, elas serão, sem dúvida, falsas, no sentido mais puro.
Os testes paramétricos assumem que a distribuição de probabilidade da população no qual retiramos os
dados seja conhecida e que somente os valores de certos parâmetros, tais como a média e o desvio padrão,
sejam desconhecidos. Se os dados não satisfazem as suposições assumidas pelas técnicas tradicionais,
métodos não paramétricos de inferência estatística devem usados. As técnicas não paramétricas assumem
pouca ou nenhuma hipótese sobre a distribuição de probabilidade da população no qual retiramos os
dados
A partir dos anos  de 1940, a ideia de testes de postos (ranks) ganharam força na literatura estatística.
Hotelling e Pabst (1936) escreveram um dos primeiros artigos sobre o assunto, sobre correlações de
ordem. Desde então, temos testes não-paramétricos para uma amostra, para comparação de duas ou mais
amostras, para amostras pareadas, correlação bivariada e muito mais. A chave para avaliar os dados em
uma estrutura não-paramétrica é comparar observações com base em seus postos no interior da amostra.
A tabela a seguir mostra as analogias dos testes não-paramétricos para os procedimentos conhecidos
paramétricos.
Paramétrico Não-Paramétrico
Coeficiente de Pearson para
Correlação
Coeficiente de Spearman para Correlação
Teste-t 1 Amostra Teste de Wilcoxon 1 Amostra
Teste-t Pareado Teste de Wilcoxon Pareado
Teste-t 2 Amostras
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1 - Teste de Wilcoxon - Amostra Única › (/tecnicas-nao-
parametricas/teste-de-wilcoxon-amostra-unica)
Teste de Wilcoxon-Mann-Whitney Amostras Independentes
ANOVA Teste de Kruskal-Wallis
ANOVA experimento fatorial em
blocos
Teste de Friedman
 
Figura: Frank Wilcoxon (1892-1965). Henry Berthold Mann (1905-2000) e Professor Emeritus Donald
Ransom Whitney.
 
Em geral, os métodos não paramétricos são aplicados em problemas de inferência no qual as distribuições
das populações envolvidas não precisam pertencer a uma família específica de distribuições de
probabilidade tal como Normal, Uniforme, Exponencial etc. Por isso, os testes não paramétricos são
também chamados  testes livres de distribuição ("distribution free tests").
1 - Teste de Wilcoxon - Amostra Única (/tecnicas-nao-parametricas/teste-de-wilcoxon-amostra-unica)
2 - Teste de Wilcoxon-Mann-Whitney - Amostras Independentes (/tecnicas-nao-parametricas/teste-de-wilcoxon-mann-
whitney-amostras-independentes)
3 - Teste de Wilcoxon Pareado (/tecnicas-nao-parametricas/teste-de-wilcoxon-pareado)
4 - Teste de Kruskal Wallis (/tecnicas-nao-parametricas/teste-de-kruskal-wallis)
5 - Teste de Friedman (/tecnicas-nao-parametricas/teste-de-friedman)
Referências Bibliográficas (/tecnicas-nao-parametricas/referencias-bibliograficas)
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TÉCNICAS NÃO PARAMÉTRICAS (/TECNICAS-NAO-PARAMETRICAS)
1 - Teste de Wilcoxon - Amostra Única (/tecnicas-nao-parametricas/teste-de-wilcoxon-amostra-unica)
2 - Teste de Wilcoxon-Mann-Whitney - Amostras Independentes (/tecnicas-nao-parametricas/teste-de-wilcoxon-mann-whitney-
amostras-independentes)
3 - Teste de Wilcoxon Pareado (/tecnicas-nao-parametricas/teste-de-wilcoxon-pareado)
4 - Teste de Kruskal Wallis (/tecnicas-nao-parametricas/teste-de-kruskal-wallis)
5 - Teste de Friedman (/tecnicas-nao-parametricas/teste-de-friedman)
Referências Bibliográficas (/tecnicas-nao-parametricas/referencias-bibliograficas)
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