სტატისტიკურ კრიტერიუმს ეწოდება არაპარამეტრული, თუ ჰიპოთეზაში არ არის გამოთქმული ვარაუდი პოპულაციის პარამეტრის შესახებ. მაგალითად, ჰიპოთეზა ორი $X_1,X_2...., X_{n }$ და ${\gamma }_1,{\gamma }_2, ....y_m$ შერჩევის შესაბამისი თეორიული განაწილების ფუნქციების ტოლობის შესახებ ანუ ორი შერჩევის ერთგვაროვნების ჰიპოთეზა, $H_0:F\left(x\right)=G\left(x\right); H_a:F\left(x\right)\ne G\left(x\right)$ არაპარამეტრულ მეთოდებს კიდევ პარამეტრებისაგან თავისუფალს ან თავისუფლად განაწილებულებსაც უწოდებენ. ეს მეთოდები საშუალებას იძლევიან დამუშავდეს „დაბალი ხარისხის“ მონაცემები მცირე მოცულობის შერჩევიდან, ისეთი შემთხვევითი ცვლადებისათვის, რომელთა განაწილების შესახებ ინფორმაცია არ გვაქვს. არაპარამეტრული კრიტერიუმი გამოიყენება ასევე მაშინ, როცა ჰიპოთეტური განაწილების ფუნქცია ნორმალურისგან არსებითად განხვავდება, როცა აზრი არ აქვს ქულების საშუალოს გამოთვლას და ქულები მიღებულია სახელდების ან რიგის სკალებზე.

ყოველი პარამეტრული კრიტერიუმისათვის არსებობს ერთი მაინც არაპარამეტრული ანალოგი. მაგალითად, ორი დამოუკიდებელი ნორმალური პოპულაციის საშუალოთა ტოლობის ჰიპოთეზის ($H_0:{\mu }_1={\mu }_2, H_a:{\mu }_1={\mu }_2$) ანალოგია მან-უიტნის კრიტერიუმი.

***

გამოყენებული ლიტერატურა:

Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications Ltd.

კისი, ჰ. (2008). სტატისტიკა სოციალურ მეცნიერებებში. სოციალურ მეცნიერებათა ცენტრი.  თბილისის უნივერსიტეტის გამომცემლობა