Inferenzstatistik

• Nonparametrische Verfahren können auch verteilungsfreie Verfahren genannt werden, da sie nicht voraussetzen, dass die Daten eine spezielle Verteilung (z.B. Normalverteilung) aufweisen, wie es bei den parametrischen Verfahren der Fall ist.
  
• Zusätzlich sind sie auch bei Nominal- oder Ordinalskalenniveau anwendbar, während parametrische Verfahren immer mindestens ein Intervallskalenniveau voraussetzen.

• Diese Verfahren können angewendet werden, wenn keine Klarheit bezüglich des Skalenniveaus herrscht, d.h. sie können auch angewendet werden wenn kein metrisches Skalenniveau vorliegt.
• Sie eignen sich außerdem besonders gut für kleine Stichproben.
• Ein weiterer Vorteil liegt darin, dass sie sich mit relativ einfachen Formeln berechnen lassen.

• Ein Nachteil nonparametrischer Tests ist, dass sie stets eine geringere Teststärke (Power) besitzen als vergleichbare parametrische Verfahren.
• Außerdem gibt es kaum multivariate Verfahren,
• und es entsteht ein ziemlich großer Aufwand wenn man exakte Wahrscheinlichkeiten bei großen Stichproben berechnen möchte.

Quellen:

Sedlmeier, P. & Renkewitz, F. (2008). Forschungsmethoden und Statistik in der Psychologie.München: Pearson Studium.