Sa ne imaginam ca un psihoterapeut doreste sa verifice eficienta unei metode de terapie anxiolitica, aplicata pe un numar de opt subiecti. El poate masura eficienta intr-unul din urmatoarele moduri: a. Aplica o scala de evaluare a anxietatii inainte si dupa tratament, dupa care testeaza diferenta dintre cele doua medii testul t pentru esantioane dependente. b. ii intreaba la sfarsitul terapiei care este starea lor, comparativ cu perioada anterioara terapiei.
Daca raspunsurile posibile sunt „ameliorat” si „fara efect”, si constata ca 80% dintre subiecti se declara „ameliorati”, poate concluziona ca tratamentul psihoterapeutic a fost eficienta? Rigoarea stiintifica permite un raspuns pozitiv numai daca procentul de 80% este mai mare decat unul care ar fi putut rezulta din jocul hazardului.
Procedura care se aplica de regula in situatia a, este una de tip parametric, deoarece se bazeaza pe estimarea unor indicatori (parametri) ai distributiei la nivelul populatiei. in mod obisnuit, parametri utilizati sunt media si unul dintre indicatorii imprastierii (abaterea standard sau dispersia). Testele parametrice se bazeaza pe precizia de estimare a acestora, situatie care presupune unele conditii, cum ar, de exemplu, normalitatea distributiei sau omogenitatea variantei. Dar aceste conditii pot sa nu fie indeplinite, Daca avem o variabila dependenta a carei distributie este puternic asimetrica, sau care are valori extreme, legitime, atunci utilizarea unui test parametric nu este recomandata. intr-o situatie de acest gen, solutia este transformarea variabilei, avand la dispozitie doua optiuni:
pastrarea caracterului ei numeric (de exemplu, prin extragerea radicalului sau prin logaritmarea valorilor variabilei), situatie in care se va putea utiliza un test parametric, sau...
transformarea intr-o variabila de tip ordinal (inlocuirea valorilor cu rangul lor) sau categorial (impartirea valorilor in categorii, dupa procedura prezentata la analiza de frecvente grupate), situatie in care se va apela la un test neparametric.
