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Advantages of nonparametric procedures for analysis of water quality data

1987; Taylor & Francis; Volume: 32; Issue: 2 Linguagem: Francês

10.1080/02626668709491176

2150-3435

Dennis R. Helsel,

Water Quality Monitoring and Analysis

ABSTRACT Water quality data are usually analysed with parametric statistical procedures requiring the normality assumption for accuracy of their attained significance levels. However, these data are typically non-normally distributed. When applied to non-normal data, the power of parametric procedures is low, and their results may be in error. Three typical case studies are discussed: differentiation of water quality in streams using analysis of variance; discernment of water quality types using discriminant analysis; and t-tests on differences between two groups which include data below the detection limit. Five important advantages of nonparametric methods over commonly used parametric procedures are illustrated. RESUME Pour analyser les données sur la qualité de l'eau, on a le plus souvent recours à des méthodes statistiques paramétriques pour lesquelles il faut supposer des distributions normales pour que les niveaux de signification obtenus soient exacts. Cependant, ces données ont une distribution typique non-normale. Quand on les applique à des données non-normales, ces méthodes paramétriques sont d'une faible efficacité, et elles peuvent donner des résultats inexactes. Trois cas typiques sont étudiés: différenciation de la qualité de l'eau dans les cours d'eau en utilisant l'analyse de variance; définition de types de qualité de l'eau en utilisant l'analyse discriminante; et tests de t sur les différences entre deux groupes comprenant des données au-dessous de la limite de détection. L'article illustre cinq avantages importants des méthodes non-paramétriques par rapport aux méthodes paramétriques couramment utilisées.