Referanser: Tegntesten (The sign test) Ikke-parametriske metoder. Ikke-parametriske metoder. Parametriske vs ikke-parametriske metoder



Like dokumenter
Innhold. Multisample inference - del 2 (Rosner, ) Data Effect of Lead Exposure (Eks. i Rosner Kap mm)

Multisample Inference del 2 (Rosner )

Multisample Inference del 2 (Rosner ) Øyvind Salvesen

Analyse av kontinuerlige data. Intro til hypotesetesting. 21. april Seksjon for medisinsk statistikk, UIO. Tron Anders Moger

Supplement til power-point presentasjonen i medisinsk statistikk, forelesning 7 januar Skrevet av Stian Lydersen 16 januar 2013

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016. Utsatt individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Mandag 24. august 2015 kl

Kategoriske data, del I: Kategoriske data - del 2 (Rosner, ) Kategoriske data, del II: 2x2 tabell, parede data (Mc Nemar s test)

Anvendt medisinsk statistikk, vår Repeterte målinger, del II

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2013/2015 MASTER I IDRETTSFYSIOTERAPI 2013/2015. Individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk

Klassisk ANOVA/ lineær modell

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2014/2016. Individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Fredag 13. mars 2015 kl

Forelesning 10 Statistiske mål for bivariat tabellanalyse. Korrelasjonsmål etter målenivå. Cramers V

Eksamensoppgave i ST3001

Mål: SPSS. Litteratur. Noen statistikk-programpakker. Dokumentasjon fra SPSS Inc. Introduksjon til IBM SPSS Statistics 20

Eksamensoppgave i ST3001

Repeterte målinger. Repeterte målinger. Eirik Skogvoll. Gjentatte observasjoner på samme individ:

Lese og presentere statistikk i medisinske forskningsartikler

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2013/2015 MASTER I IDRETTSFYSIOTERAPI 2013/2015. Utsatt individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk

Innhold. Eksempel: Fig. 5.16a. Kovarians. Medisinsk statistikk Del II Forelesning 25 februar 2009 Korrelasjon. Korrelasjon

Repeterte målinger. Repeterte målinger. Eirik Skogvoll

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 10: Inferens om to populasjoner

Formelsamling i medisinsk statistikk

UNIVERSITETET I OSLO

Til bruk i metodeundervisningen ved Høyskolen i Oslo

STUDIEÅRET 2011/2012. Utsatt individuell skriftlig eksamen. STA 200- Statistikk. Mandag 27. august 2012 kl

Variansanalyse. Uke Variansanalyse. ANOVA=ANalysis Of Variance

1 8-1: Oversikt : Grunnleggende hypotesetesting. 3 Section 8-3: Å teste påstander om andeler. 4 Section 8-5: Teste en påstand om gjennomsnittet

STUDIEÅRET 2014/2015. Utsatt individuell skriftlig eksamen i. STA 200- Statistikk. Mandag 24. august 2015 kl

Bakgrunn. KLMED 8006 Anvendt medisinsk statistikk - Vår 2008 Repeterte målinger. Overvekt: løp for livet

Lineære modeller i praksis

Forelesning 10 Kjikvadrattesten

EKSAMENSOPPGAVE KLH3004 Medisinsk statistikk (Medical statistics) KLMED8004 Medisinsk statistikk, del I (Medical Statistics, Part I)

Høye skårer indikerer høye nivåer av selvkontroll.

Forelesning 13 Analyser av gjennomsnittsverdier. Er inntektsfordelingen for kvinner og menn i EU-undersøkelsen lik?

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 9: Inferens om én populasjon

Logistisk regresjon 2

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317 Statistikk og kvantitative forskningsmetoder

Løsningsforslag øving 9, ST1301

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

1 Section 6-2: Standard normalfordelingen. 2 Section 6-3: Anvendelser av normalfordelingen. 3 Section 6-4: Observator fordeling

Mer om hypotesetesting

Introduksjon til kurset og Fronter. Introduksjon til kvantitativ metode. Målenivå og datatyper Fordelinger, sentraltendens og variasjon

Krysstabellanalyse (forts.) SOS1120 Kvantitativ metode. 4. Statistisk generalisering. Forelesningsnotater 9. forelesning høsten 2005.

Korrelasjon og lineær regresjon, litt om resultatpresentasjon

UNIVERSITETET I OSLO

Normalfordeling. Høgskolen i Gjøvik Avdeling for teknologi, økonomi og ledelse. Statistikk Ukeoppgaver uke 7

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2018/2020. Individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Mandag 18. mars 2019 kl

Forskningsprosjektet. Repeterte målinger på én time. Eksempel 1. Eksempel 2. Eksempel

Forelesning 9 Statistiske mål for bivariat tabellanalyse

SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 VÅREN 2002

EKSAMEN I FAG TMA4255 ANVENDT STATISTIKK

Sammenlikninger av gjennomsnitt. SOS1120 Kvantitativ metode. Kan besvare to spørsmål: Sammenlikning av to gjennomsnitt

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317 Statistikk og kvantitative forskningsmetoder

Eksamen i: STAT100 Statistikk. Tid: Tirsdag (3.5 timer)

Løsningsforslag Til Statlab 5

Std. Error. ANOVA b. Sum of Squares df Square F Sig , , ,600, , , ,

Page 1 EN DAG PÅ HELSESTASJONEN. Lises klassevenninnner. Formelen: Du har en hypotese om vanlig høyde

Datamatrisen: observasjoner, variabler og verdier. Variablers målenivå: Nominal Ordinal Intervall Forholdstall (ratio)

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317. Statistikk og kvantitative forskningsmetoder. Psykologisk institutt

PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2014

Analyse med uavhengige variabler på nominal- /ordinalnivå

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk

Kapittel 7: Inferens for forventningerukjent standardavvik

Statistikk & dataanalyse: Et eksempel. Frode Svartdal UiT mars 2015

Kapittel 3: Studieopplegg

TMA4240 Statistikk 2014

Forelesning 23 og 24 Wilcoxon test, Bivariate Normal fordeling

Forelesning 13 Regresjonsanalyse

2. Hva er en sampelfordeling? Nevn tre eksempler på sampelfordelinger.

Generelle lineære modeller i praksis

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 6: Normalfordelingen

Matematikk S2 kapittel 5 Sannsynlighet Utvalgte løsninger oppgavesamlingen

I dag. Konfidensintervall og hypotesetes4ng ukjent standardavvik (kap. 7.1) t-fordelingen

Fordelinger, mer om sentralmål og variasjonsmål. Tron Anders Moger

EKSAMENSOPPGAVER STAT100 Vår 2011

Forelesning 9 Kjikvadrattesten. Kjikvadrattest for bivariate tabeller (klassisk variant) Når kan vi forkaste H 0?

Forelesning 7 STK3100

Løsningsforslag til obligatorisk innlevering 3.

Bivariate analyser. Analyse av sammenhengen mellom to variabler. H 0 : Ingen sammenheng H 1 : Sammenheng

Kræsjkurs i STAT101. Noen anbefalinger Regn mange(5-10) oppgavesett til eksamen:

Fra boka: 10.32, 10.33, 10.34, 10.35, 10.3 og (alle er basert på samme datasett).

MAT4010 PROSJEKTOPPGAVE: Statistikk i S2. Olai Sveine Johannessen, Vegar Klem Hafnor & Torstein Mellem

1 9-3: Sammenligne gjennomsnitt for to uavhengige stikkprøver : Sammenligne gjennomsnitt for to relaterte stikkprøver

Biostatistikk i Odontologisk Biomaterialforskning Del 2. Asbjørn Jokstad, Professor, Dr. odont. UiT Norges arktiske universitet, Tromsø

KLMED 8006 Anvendt medisinsk statistikk - Vår 2009 Repeterte målinger

NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

Oppgave 1. T = 9 Hypotesetest for å teste om kolesterolnivået har endret seg etter dietten: T observert =

Innhold. Forord... 15

Multippel lineær regresjon

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

1 10-2: Korrelasjon : Regresjon

Kap. 10: Inferens om to populasjoner. Eksempel. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

EXAMINATION PAPER. Exam in: STA-3300 Applied statistics 2 Date: Wednesday, November 25th 2015 Time: Kl 09:00 13:00 Place: Teorifagb.

Repeated Measures Anova.

Simulering med Applet fra boken, av z og t basert på en rekke utvalg av en gitt størrelse n fra N(μ,σ). Illustrerer hvordan estimering av variansen

EKSAMEN I TMA4255 ANVENDT STATISTIKK

Eksamen i : STA-1002 Statistikk og. Eksamensdato : 26. september Sted : Administrasjonsbygget. Tillatte hjelpemidler : - Godkjent kalkulator

HØGSKOLEN I STAVANGER

Når er statistikeren signifikant?

Eksamen S2 va r 2017 løsning

Transkript:

1 Referanser: Ie-parametrise metoder KLMED 8001 Aalen, O. O. et al: Statistise metoder i medisin og helsefag. Gyldendal aademis, 005. Rosner, B.: Fundamentals of biostatistics 7the ed. Broos/Cole, 010. Altman, D. G.: Practical statistics for medical research. Chapman & Hall / CRC, 1991. 0 november 014 Stian Lydersen Om du ønser, an du sette inn navn, tittel på foredraget, o.l. her. Parametrise vs ie-parametrise metoder Parametrise metoder: Forutsetter bestemt paramteris sannsynlighetsfordeling, f.es normalfordelingen Ie-parametrise metoder Få eller ingen forutsetninger om fordelingen Kunne alles fordelings-uavhengige metoder Forutsetter også uavhengige observasjoner! Valg av parametris vs ie-parametris metode baseres ie på størrelsen på utvalget! Lydersen (ARD 014) og referanser i denne Om du ønser, an du sette inn navn, tittel på foredraget, o.l. her. 4 Ie-parametrise metoder Et utvalg eller to parede utvalg: Tegntesten (The Sign Test) Wilcoxon s signed ran test To uavhengige utvalg Wilcoxon s rangsum-test (også alt Wilcoxon-Mann- Whitney s test eller Mann-Whitney s U-test) Tre eller flere uavhengige utvalg: Ie-ordnede utvalg (tilsv. enveis ANOVA): Krusall-Wallis test Ordnede utvalg: Joncheere-Terpstra s test Tilsvarende toveis ANOVA: Friedman s test Korrelasjon: Spearman s rho Kendall s tau 5 6 Tegntesten (The sign test) Tabell 8.5 i Aalen et al Statistise metoder i medisin og helsefag 006 Agressivitetsscore for tvillingpar Tvillingpar Førstefødt Sistefødt Differense 1 88 86 71 77-6 77 76 1 4 68 64 4 5 91 96-5 6 7 7 0 7 77 65 1 8 91 90 1 9 70 65 5 10 80 71 9 11 88 81 7 1 89 7 17 1

7 8 H 0: Det er ingen forsjell i forventet score mellom første- og sistefødte tvilling H 1: Det er forsjell i forventet score mellom første- og sistefødte tvilling Tegntesten: Tell opp antall positive differanser C (her c obs = 9) blant de n som er forsjellig fra 0 (her n=11) Under nullhypotesen er C binomis fordelt (n, ½) Forast nullhypotesen hvis C avvier mye fra n/. Her er C>n/ så (Rosner eqn 9.) n n 11 1 p verdi P( C 9) (0.069.0054.0005) 0.0656 c obs Es 9.7, Rosner Gir salve A eller salve B best besyttelse mot sola? Hver forøsperson får en salve på hver arm (randomisert) Tre mulig utfall: 1) Arm A mindre rød enn arm B ) Arm B mindre rød enn arm A ) Begge lie røde 9 10 Resultat: 45 personer, st A best, 18 st B best, 5 st begge lie bra. c obs=18, n=40 Binomis fordeling: p-verdi = *P(C18) = 0.66 Wilcoxon s test for pardata (Wilcoxon s signed ran test) = Wilcoxon s ettutvalgstest Rosner bruer normalfordelingstilnærming (hvorfor?) p-verdi 0.65 11 1 9. Wilcoxon s test for pardata (Wilcoxon s signed ran test) = Wilcoxon s ettutvalgstest For forsøsenhet nr i (f.es pasient): x i (f.es grad av rødhet ved salve A) y i (f.es grad av rødhet ved salve B) d i = x i y i Se bort fra de d i som er li 0 Ranger de øvrige etter øende absoluttverdi (avstand fra 0) La R 1 være rangsum for positive d i er. Tabell 8.6 i Aalen et al Tvillingpar i Førstefødt x i Sistefødt y i Differanse d i Rang r i 1 88 86 71 77-6 7 77 76 1 1,5 4 68 64 4 4 5 91 96-5 5,5 6 7 7 0 7 77 65 1 10 8 91 90 1 1,5 9 70 65 5 5,5 10 80 71 9 9 11 88 81 7 8 1 89 7 17 11 R 1 = +1,5+4+10+1,5+5,5+9+9+11=5,5

1 14 n observasjoner (forsjellig fra 0) Summen av alle rangene er 1++ +n= n(n+1)/ Under nullhypotesen: E(R 1 ) = n(n+1)/4 Forast nullhypotesen hvis R 1 avvier mye fra n(n+1)/4 R 1 er tilnærmet normalfordelt (Rosner: Hvis n 16) Hvis ingen sammenfallende observasjoner ( ties ): SD( R ) n( n 1)(n 1) / 4 1 Hvis t i sammenfallende i gruppe nr i: g ( 1) ( 1)( 1)/ 4 ( i i) / 48 i1 SD R n n n t t Alternativ formel: n 1 SD( R1 ) rj j1 Hvor r j er rangen til observasjon nr j, summer over alle observasjonene. 15 16 Esempel Aalen et al: Rosner Table 9.1 E(R 1) = 11(11+1)/4= SD R ( 1) 11(11 1)( 11 1) / 4 [( ) ( )]/ 48 16.5 0.5 11.4 T R E( R ) 5.5 1.84 SD( R ) 11.4 1 1 1 P-verdi=P(Z>1.84)=0.068 17 18 Rosner Fig. 9.4 (revidert) Rosner Fig. 9.4

19 0 Es 9.1 R 1 = 10(7.5) + 6(19.5) + (8.0) = 48 E(R 1) = 40(41)/4 = 410 Var(R 1) = 40(41)(81)/4 [(14-14) + (10-10) + (7-7) + (1-1) + ( -) + ( -) + ( -) + (1-1)]/48 = 555 409/48 = 555 85.5 = 5449.75 Alternativt: Var(R 1) = [14(75) + 10(19.5) + 7(8.8) + + (.5) + (5.5) + (8.0) + 40.0 ]/4 = 5449.75 48 410 T.19 5449.7 Oppsummering es 9.8 og 9.1: Tegntesten: p=0.66 Wilcoxon-testen: p=0.09 Wilcoxon er sterere enn tegntesten, men rever at data er symmetris fordelt under nullhypotesen. Mer: Rosner bruer ontinuitetsorressjonen -1/ i tellerne. Er omdisutert. 1 9.4. Wilcoxon s toutvalgstest (Wilcoxon s Ran-Sum test) = Wilcoxon-Mann-Whithey s test Fra Aalen et al 006. Prøver fra 4 flaser Coca- Cola og 8 flaser Tab. Koffeininnhold i mg/l 4 Wilcoxons toutvalgstest Hypotese: Rosner: H 0 Median 1 = Median H 1 Median 1 Median Mer generelt: H 0 De to fordelingene er lie H 1 Observasjonene fra den ene fordelingen tenderer til å være større 4

5 6 To grupper med n 1 og n observasjoner Ranger alle observasjonene fra minste til største R 1 = rangsum i Gruppe 1. Under H 0: n1 ( n1 n 1) E( R1 ) Hvis ingen sammenfallende observasjoner: n1n SD( R1 ) ( n1 n 1) Hvis sammenfallende observasjoner g ti ( ti 1) n1n i 1 1 1 ( n1 n)( n1 n 1) SD( R ) n n 1 7 8 Esempel offein i Coca-cola versus Tab; Rosner Table 9. R 1 = 1++4+6.5 = 1.5 4(4 8 1) E( R1 ) 6 48 SD( R1 ) (4 8 1) 5.87 1.5 6 T.1 5.87 Tosidig p-verdi=0.0 9 0 Krusall-Wallis test Sammenlining mellom grupper: = > Normalfordelte data To-utvalgs t-test 1) enveis ANOVA 1) Ie normalfordelt Wilcoxon-Mann- Whitney s test Krusall-Wallis test 1) Alternativt multippel lineær regresjon med indiatorvariable for gruppene. Kan også brues ved justering for ovariater (f.es alder, jønn). 0 5

1 Table 1.17 (1.16 in 5 th ed): Ocular anti.inflammatory effects of 4 drugs on lid closure Rabbit Indomethicin Aspirin Piroxicam BW775C no Score Score Score Score 1 + +1 + +1 + + +1 0 + +1 + 0 4 + + +1 0 5 + + + 0 6 0 + + -1 Table 1.18 (1.17 in 5th ed). Assigment of rans Lid-closure score Frequency Range of rans Average ran -1 1 1 1.0 0 5 6 4.0 1 5 7 11 9.0 4 1 15 1.5 9 16 4 0.0 Note: There are 6x4 = 4 rabbits! 1 4 Table 1.17 (1.16 in 5 th ed): Ocular anti.inflammatory effects of 4 drugs on lid closure Rabbit Indomethicin Aspirin Piroxicam BW775C no Score Ran Score Ran Score Ran Score Ran 1 + 1.5 +1 9.0 + 0.0 +1 9.0 + 0.0 + 0.0 +1 9.0 0 4.0 + 0.0 +1 9.0 + 1.5 0 4.0 4 + 0.0 + 1.5 +1 9.0 0 4.0 5 + 0.0 + 1.5 + 0.0 0 4.0 6 0 4.0 + 0.0 + 0.0-1 1.0 Krusall-Wallis test: grupper, gruppe nr i har n i observasjoner og rangsum R i. N n. i1 * 1 1 Ri i i i N( N 1) i1 N( N 1) i1 ni H n [ R / n ( N 1) / ] ( N 1) H 1 H E( Ri / ni ) under H0 * g ( t j t j ) j1 N N Lettere å regne ut i hvor t j er antall sammenfallende observasjoner i lynge nr j er tilnærmet 1 under H 0. 4 5 6 SPSS: Nonparametric tests -> Rans independent DRUG samples N Mean Ran LIDSCORE Indomechitin 6 16,5 Aspirin 6 14,17 Piroxicam 6 15,5 BW755C 6 4, Total 4 Test Statistics a,b Chi-Square df Asymp. Sig. Exact Sig. Point Probability a. Krusal Wallis Test LIDSCORE 11,804,008,00,000 b. Grouping Variable: DRUG 5 1.7. Multiple sammenlininger (Dunn prosedyren) Regn ut z Ri R N( N 1) 1 1 1 ni n j j * Forast H 0 hvis z z * 1 hvor ( 1) Mer at dette tilsvarer Bonferroni orresjon 6 6

7 Es. (Forts) LIDSCORE Rans DRUG Indomechitin Aspirin Piroxicam BW755C Total N Mean Ran 6 16,5 6 14,17 6 15,5 6 4, 4 z1 = 0.51, z1 = 0.4, z14 =.9, z = -0.7, z4 =.41, z4 =.67 * 0.05 0.004, z1-0.004 =.64 4(4 1) 8 Friedman s to-veis ANOVA (Altman, 1..5) Krever ie normalfordeling n subjeter og grupper. Én observasjon per celle (subjet og gruppe). Få eller ingen sammenfallende observasjoner. H 0 (H 1 ) : Det er ie (er) forsjell på gruppene Altså: Gruppe 1 og 4 er forsjellige Gruppe og 4 er forsjellige 7 8 9 40 Table 1.9 Immersion suit leaage (g) during simulated helicopter underwater escape (Light et al., 1987) From Altman (1991) Suit type Subject A B C D 1 08 1 454 64 10 56 0 8 18 14 96 0 4 68 4 64 90 5 166 8 14 4 6 96 458 6 7 198 50 00 90 8 8 74 16 4 Mean 198 8 0 45.7 SD 10 17 179 1.6 Table 1.10. Rans of the data in Table 1.9. From Altman (1991) Suit type Subject A B C D 1 4 1 4 1 4 1 4 4 1 5 4 1 6 4 1 7 4 1 8 4 1 Total (R) 4 7 19 10 Mean ran.00.8.8 1.5 9 40 41 4 Friedman s test: Friedman s test i SPSS: 1 1 H R n R n n( 1) ( 1) [ i ( 1) / ] ( 1) i i1 n i1 er tilnærmet 1 under H 0. (R i er rangsum i gruppe i) E( Ri ) under H0 Lettere å regne ut Et case pr subjet, en variabel pr gruppe Analyse -> Nonparametric tests -> related samples Opsjonen Exact gir p-verdien esat ( Exact Sig. ) i tillegg til ji-vadratfordeligens tilnærming ( Asymp. Sig ) Esempel: 1 H [4 7 19 10 ] 85 1.45 8 45 p-verdi P( 4 1 1.45) = 0.006 41 4 7

4 44 Friedman Test Rans A B C D Mean Ran,00,8,8 1,5 Test Statistics a N Chi-Square df Asymp. Sig. Exact Sig. Point Probability a. Friedman Test 8 1,450,006,00,000 4 Hvile grupper er forsjellige? Friedman s test forteller om minst to grupper er forsjellige. (I esempelet har D åpenbart lavere verdier) Par av grupper an sammenlines vha Wiloxons test for matchede par. Juster for multiple sammenlininger. Friedman s test for grupper tilsvarer tegn-testen! 44 45 Rang-orrelasjon, Spearman s r s 46 Pearson s r (=0.966) beregnes for par av originaldata (x,y) Observasjonene ordnes i stigende reefølge Regn ut Pearson s orrelasjonsoeffisient for rangene (i) Transformasjon : x x i ordnes ( i) Spearman s rho (=0.700): Glem originaldata og beregn Pearson s r for rangparene (i,j) 47 48 Pearson s r = 0.819 (mindre enn før) Ie-parametris orrelasjonsoeffisient Spearman s rho = 0.700 (som før) Kan være å foretree når: Sammenhengen er ie-lineær Data er ordinale (valitative) Ved avvi fra normalfordelingen(?) Alternativer: Spearman s rho Kendall s tau Liten forsjell på dem, men ansje en viss preferanse for Kendall's tau. 8

49 50 "Our results suggest that Kendall's tau, has many advantages over Pearson's and Spearman's r; when applied to psychiatric data, tau, maintained adequate control of type I errors, was nearly as powerful as Pearson's r, provided much tighter confidence intervals and had a clear interpretation. Arndt S, Turvey C, Andreasen NC: Correlating and predicting psychiatric symptom ratings: Spearman's r versus Kendall's tau correlation. JOURNAL OF PSYCHIATRIC RESEARCH Volume: Issue: Pages: 97-104, 1999 Denne, derimot, sriver at begge er ganse bra: Kraemer HC: Correlation coefficients in medical research: from product moment correlation to the odds ratio. STATISTICAL METHODS IN MEDICAL RESEARCH Volume: 15 Issue: 6 Pages: 55-545, 006 51 Ie-parametrise tester Basert på reefølgen (rangordingen) av data, ie de fatise verdiene Få forutsetninger om fordelingen(e). Wilcoxons test for pardata (ettutvalgstest) forutsetter at d-ene er symmetris fordelt under H0. Tåler estreme verdier / avvi fra normalfordelingen Hvis data virelig er normalfordelt: Ved store utvalg er Wilcoxon-testene nesten lie stere som t-testene. Ved små utvalg: Betydelig svaere enn parametrise tester. Ulempe: Gir bare p-verdi, ie estimat og onfidensintervall for effet! 9