Siegel, Castellan – Statistica non parametrica – McGraw-Hill 1992

cm. 21 x 15, pp. 480, brossura, alcune sottolineature a penna, per il resto in ottime condizioni.

Come analizzare i dati raccolti in piccoli campioni? Come misurare il grado di efficacia di un trattamento su un singolo caso? Come valutare i dati di una ricerca pilota? E più specificatamente come valutare la significatività di dati organizzati per ranghi? Come analizzare i dati tratti da due campioni dipendenti? Quanto è valida l’inferenza fatta su risultati a cui non è possibile applicare le consuete procedure aritmetiche?

Queste sono solo alcune delle domande a cui possono rispondere i test “non parametrici” o distribution free, così denominati in quanto non vincolati ai parametri della popolazione, liberi dai prerequisiti relativi alla forma della distribuzione della popolazione, che fino ad ora hanno caratterizzato la maggior parte delle procedure di inferenza statistica, e applicabili a dati che, come di frequente accade in psicologia e nelle scienze del comportamento, non presentano le caratteristiche indispensabili per l’adozione dei noti test parametrici.

Il volume risponde, pertanto, alle esigenze specifiche di coloro i quali si dedicano alla ricerca empirica psicologica, nella quale spesso i punteggi “numerici” sono solo apparentemente “numerici”, dedicando ampia attenzione alla progettazione dell’esperimento, alla formulazione delle ipotesi e alla scelta del test statistico non parametrico più adeguato per l’analisi dei dati.