რაიმე ნიშნის (ცვლადის) მიხედვით ორი პოპულაციის შედარების ამოცანები, როცა ამ ნიშნის განაწილება პოპულაციებში არაა ნორმალური. არაპარამეტრული მეთოდები არაა დაფუძნებული პარამეტრების შეფასებასა და მათ შედარებაზე. ისინი საშუალებას იძლევიან დავამუშაოთ „დაბალი ხარისხის“ მონაცემები, მცირე შერჩევის მოცულობით, ისეთი ცვლადებისათვის, რომელთა განაწილების ფუნქციის შესახებ ცოტაა ან არაფერი ცნობილი. მაგალითად, მან-უიტნის კრიტერიუმი ამოწმებს ორი შერჩევის სტატისტიკური ერთგვაროვნების ჰიპოთეზას ანუ რაც იგივეა, რომ პირველი და მეორე შერჩევის განაწილების ფუნქციები ერთმანეთისგან არ განსხვავდება. კრასკალ-უოლესის  კრიტერიუმი ამოწმებს განსხვავდება თუ არა ორზე მეტი შერჩევა რაიმე შესასწავლი  მახასიათებლის (ნიშნის) მიხედვით. ასეთი ამოცანები შეიძლებ წარმოიშვას მაშინ, როცა დასადგენია იძლევა თუ არა ქცევის (მოქმედების) ალტენატიული გზა განსხვავებულ შედეგს (უკეთესს ან უარესს), ამასთან ჰიპოთეზაში ან არ არის გამოთქმული ვარაუდი პოპულაციის პარამერის შესახებ, ან ჰიპოთეტური განაწილების ფუნქცია ნორმალურისაგან არსებითად განსხვავებულია.

***

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