統計学において「ノンパラメトリック」とは特定の分布を仮定しないということであるが、どのようなものかはなかなか分かりにくい。
以前に例として取り上げたテストの得点の一部を抜粋し、以下に述べる「中央値の差の検定」を実施してみた。
明らかに英語の得点の方が全体的に高いように見える。一般にノンパラメトリック検定は検出力が低いが、この場合は片側検定なので、有意水準5%では中央値の差はかろうじて有意になる。実務的には、分布の形が特殊であるようだといった特殊な場合以外は、適切な分布を仮定したパラメトリック検定を使うべきであろう。
（文献６）中込照明「ノンパラメトリック統計－原理から実践まで－」EDIXi出版部
