При использовании непараметрических тестов в случае нормального распределения данных, результаты анализа могут привести к неверным выводам․ Я сам опробовал это на практике и хочу поделиться своим опытом․Когда я столкнулся с задачей анализа данных, я использовал непараметрический тест, думая, что это будет лучшим выбором в случае нормального распределения․ Однако, я был неправ․
Непараметрические тесты не учитывают предположение о нормальности распределения данных․ Именно этот аспект приводит к проблемам при использовании таких тестов в случае, когда данные имеют нормальное распределение․
При использовании непараметрических тестов в случае нормального распределения, увеличивается вероятность получения неверных результатов․ Например, возможно увеличение значения ошибки первого рода, когда мы отвергаем верную нулевую гипотезу․
Кроме того, использование непараметрических тестов в случае нормального распределения может также привести к увеличению значения ошибки второго рода, когда мы принимаем неверную нулевую гипотезу․ Это связано с тем, что такие тесты могут быть менее чувствительными к маленьким различиям между группами данных․
Итак, в конечном итоге, использование непараметрических тестов в случае нормального распределения может привести к неверным результатам анализа․ Поэтому, я рекомендую использовать параметрические тесты, которые учитывают предположение о нормальности распределения данных, в подобных ситуациях․