Testy nieparametryczne służące do weryfikacji własności populacji jednowymiarowych, a wśród nich wyróżnia się: test zgodności chi-kwadrat test zgodności λ Kołmogorowa test normalności Shapira-Wilka test serii Dwa pierwsze testy zgodności oceniają zgodność rozkładu empirycznego z teoretycznym, natomiast test serii (losowości) weryfikuje hipotezę o losowym pochodzeniu obserwacji badanej cechy w próbie. Testy nieparametryczne służące do porównania własności dwóch populacji, do których należą: test Kołmogorowa-Smirnowa test jednorodności chi-kwadrat test mediany test serii test znaków Budowa tych testów sprowadza się do oceny zgodności dwóch rozkładów empirycznych, otrzymanych z prób niezależnych (test Kołmogorowa-Smirnowa, jednorodności chi-kwadrat, test mediany, test serii), a także zgodności rozkładów w próbach połączonych (test znaków).
Zobacz też
weryfikacja hipotez statystycznych
Bibliografia
Lesław Gajek, Marek Kałuszka, Wnioskowanie statystyczne modele i metody, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1993, str. 85-101 (Testowanie hipotez). W. Krysicki, J. Bartos, W. Dyczka, K.