К чему приводит использование непараметрических тестов в случае нормального распределения? Я сделал исследование и хотел бы поделиться с вами своим личным опытом. Когда я решил провести анализ данных и проверить гипотезы, я был уверен, что мои данные подчиняются нормальному распределению. Но в то же время, я хотел использовать непараметрические тесты для проверки гипотез. Прежде чем принять решение, я немного изучил эту тему. Непараметрические тесты основаны на ранговых данных и не требуют строгих предположений о распределении популяции. Они иногда рекомендуются, когда данные не из нормального распределения. Однако, в случае, когда распределение данных все же нормально, использование непараметрических тестов может привести к некоторым проблемам. Во-первых, использование непараметрических тестов в случае нормального распределения может привести к увеличению значения ошибки первого рода (отвергнуть верную гипотезу). Это может произойти из-за необходимости преобразования данных в ранги, что может сделать распределение более скошенным и отличным от исходного нормального распределения. Во-вторых, использование непараметрических тестов в случае нормального распределения может привести к неверным результатам анализа. Непараметрические тесты могут быть менее мощными, то есть могут не обнаружить статистически значимых различий между группами, даже если они существуют. Это связано с тем, что непараметрические тесты используют меньше информации из данных, чем параметрические тесты.
Таким образом, когда данные подчиняются нормальному распределению, использование непараметрических тестов может привести к увеличению значения ошибки первого рода и к неверным результатам анализа. Поэтому, для достоверности результатов, рекомендуется использовать параметрические тесты, если предполагается, что данные подчиняются нормальному распределению.