מתי להשתמש במבחן א-פרמטרי - מדריך מלא
🔄 מבחנים א-פרמטריים - מתי ולמה?
המבחנים הפרמטריים (t, Z, F) מניחים שהנתונים מתפלגים נורמלית. אבל מה עושים כשזה לא המצב?
💡 מתי לבחור מבחן א-פרמטרי?
- הנתונים לא נורמליים והמדגם קטן
- סולם סידורי (כמו ציוני שביעות רצון 1-5)
- יש ערכים קיצוניים (outliers) שמפריעים
- המדגם קטן מאוד ואי אפשר לבדוק נורמליות
🎯 טבלת בחירת מבחן
| המצב | פרמטרי | א-פרמטרי |
|---|---|---|
| מדגם אחד - מיקום | מבחן t לממוצע | מבחן הסימן / וילקוקסון |
| שני מדגמים מזווגים | מבחן t למזווגים | וילקוקסון למזווגים / מקנמר |
| שני מדגמים בלתי תלויים | מבחן t לבתל | מאן-וויטני / וילקוקסון |
| התאמה להתפלגות | - | χ² טיב ההתאמה |
⚖️ יתרונות וחסרונות
✅ יתרונות א-פרמטרי
- לא דורש הנחת נורמליות
- מתאים לסולם סידורי
- עמיד לערכים קיצוניים
- מתאים למדגמים קטנים
❌ חסרונות א-פרמטרי
- עוצמה נמוכה יותר כשההנחות מתקיימות
- לא תמיד נותן רווחי סמך
- פחות מוכר/מקובל
🎓 כלל אצבע
אם הנתונים נורמליים (או המדגם גדול n>30) - השתמשו בפרמטרי (יותר עוצמה).
אם יש ספק, או הנתונים סידוריים - השתמשו בא-פרמטרי (יותר בטוח).