मेरा nonparametric पाठ, व्यावहारिक Nonparametric सांख्यिकी , अक्सर अपेक्षाओं, variances, परीक्षण के आँकड़ों, और इस तरह के लिए स्वच्छ सूत्र देता है, लेकिन इसमें चेतावनी भी शामिल है कि यह केवल तभी काम करता है जब हम संबंधों की उपेक्षा करते हैं। मान-व्हिटनी यू स्टेटिस्टिक की गणना करते समय, यह प्रोत्साहित किया जाता है कि आप तुलना करते समय बंधे जोड़े को बाहर फेंकते हैं जो बड़ा है।
मुझे लगता है कि संबंध वास्तव में हमें यह नहीं बताते हैं कि कौन सी आबादी बड़ी है (यदि हम जिस चीज में रुचि रखते हैं) चूंकि न तो समूह दूसरे की तुलना में बड़ा है, लेकिन ऐसा नहीं लगता है कि जब असमान वितरण का विकास होता है।
फिर कुछ गैरपारंपरिक प्रक्रियाओं में संबंधों के साथ ऐसा व्यवहार क्यों किया जाता है? क्या संबंधों से कोई उपयोगी जानकारी निकालने का एक तरीका है, बजाय केवल उन्हें फेंकने के?
EDIT: @ व्हॉबर की टिप्पणी के संबंध में, मैंने अपने स्रोतों की फिर से जाँच की, और कुछ प्रक्रियाओं ने बंधे मूल्यों को पूरी तरह से छोड़ने के बजाय औसत रैंक का उपयोग किया। जबकि यह जानकारी बनाए रखने के संदर्भ में अधिक समझदार लगता है, यह मुझे भी लगता है कि इसमें कठोरता का अभाव है। सवाल की भावना अभी भी खड़ा है, हालांकि।