摘要：Статья посвящена условиям применимости параметрических и непараметрических методов, включая критику частых методических ошибок. При использовании методов параметрической статистики часто основываются на неправильном посыле, что для проверки применимости методов параметрической статистики нужно выяснить, имеются ли достоверные отличия полученного экспериментального распределения от нормального. Делать этого не следует, так как любой встречающейся в биомедицинских исследованиях показатель распределен заведомо ненормально. Кроме того, для практического применения методов параметрической статистики достаточно близости к нормальному не исходного распределения, а среднего арифметического из имеющегося набора наблюдений. В статье указано, при каких случаях и при каком объеме наблюдений можно использовать методы параметрической статистики и как это связано с величиной коэффициента эксцесса, а также каковы величины погрешности расчета достоверности отличий при использовании методов параметрической статистики. Критическому разбору подвергаются и методы непараметрической статистики. При их большей формальной точности и широте применимости они, однако, проверяют менее ценные статистические гипотезы, так как фактически работают не с величинами, а с их рангами, а при ранжировании значительная часть информации пропадает.
其他摘要：The article is devoted to the conditions of applicability of parametric and nonparametric methods, including criticism of frequent methodological errors. By using methods of parametric statistics often make the wrong conclusion that to test the applicability of methods of parametric statistics need to find out whether there are significant differences resulting from the normal allocation of the pilot. Doing this is not necessary, as any encountered in biomedical research component is distributed clearly abnormal. Besides, for the practical application of parametric statistics need sufficient proximity to the source distribution is not normal, and the arithmetic mean from a set of observations. The article stated, under any circumstances and for any amount of observational techniques can be used parametric statistics and how it relates to the value of kurtosis, and what the margin of error calculation of significant differences when using methods of parametric statistics. Subjected to a critical analysis and methods of nonparametric statistics. With their more formal precision and breadth of applicability, however, they checked less valuable statistical hypothesis, as in fact do not work with the values, and their ranks, and the ranking much of the information is lost.
关键词：методы параметрической статистики ; методы непараметрической статистики ; проверка статистических гипотез ; статистический анализ медицинских данных ; parametric statistical methods ; methods of nonparametric statistics ; statistical hypothesis testing ; statistical analysis of medical data
其他关键词：parametric statistical methods; methods of nonparametric statistics; statistical hypothesis testing; statistical analysis of medical data
