ノンパラメトリック統計検定

ノンパラメトリック（分布フリー）検定は、データが特定の確率分布（正規分布など）に従うと仮定しない仮説検定のための統計的手法であり、正規性からの逸脱、外れ値、順序データに対して頑健です。Mann-Whitney U検定（1947年）やKruskal-Wallis検定（1952年）は、パラメトリック仮定の制約を超えて仮説検定を拡張します。データが正規分布しない、極端に歪んでいる、あるいは順序尺度（順位付け、評価）で測定される生物学、医学、心理学、その他の分野において不可欠なノンパラメトリック検定は、パラメトリック仮定が満たされない場合に妥当な推論を提供します。