參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別？參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別：1。不同定義：參數(shù)檢驗(yàn)：假設(shè)數(shù)據(jù)服從一定的分布（一般為正態(tài)分布），通過樣本參數(shù)（x±s）的估計(jì)量檢驗(yàn)總體參數(shù)（μ），如t檢驗(yàn)、u檢驗(yàn)、方差分析等

參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別？

參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別：1。不同定義：參數(shù)檢驗(yàn)：假設(shè)數(shù)據(jù)服從一定的分布（一般為正態(tài)分布），通過樣本參數(shù)（x±s）的估計(jì)量檢驗(yàn)總體參數(shù)（μ），如t檢驗(yàn)、u檢驗(yàn)、方差分析等。非參數(shù)檢驗(yàn)：不需要假設(shè)人口分布的形式，直接檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布。由于它不涉及人口分布的參數(shù)，所以被稱為“非參數(shù)”檢驗(yàn)。例如卡方檢驗(yàn)。

2. 參數(shù)檢驗(yàn)的集中趨勢為均值，非參數(shù)檢驗(yàn)為中值。

3. 參數(shù)檢驗(yàn)需要關(guān)于總體分布的信息；非參數(shù)檢驗(yàn)不需要關(guān)于總體的信息。

4. 參數(shù)測試只適用于變量，而不同時(shí)適用于變量和屬性。

5. 參數(shù)檢驗(yàn)采用Pearson相關(guān)系數(shù)，非參數(shù)檢驗(yàn)采用Spearman秩相關(guān)。簡言之，如果可以假設(shè)樣本數(shù)據(jù)來自具有特定分布的總體，則使用參數(shù)檢驗(yàn)。如果無法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行必要的假設(shè)，則使用非參數(shù)檢驗(yàn)。

方差分析和非參數(shù)檢驗(yàn)有什么區(qū)別？

測量數(shù)據(jù)通常是參數(shù)和非參數(shù)測試。但對(duì)于能夠使用參數(shù)檢驗(yàn)的，則首選參數(shù)檢驗(yàn)，對(duì)于不滿足條件的，則選擇非參數(shù)檢驗(yàn)。參數(shù)檢驗(yàn)一般包括：t檢驗(yàn)、方差分析（要求：方差齊性、正態(tài)分布），一般用于測量數(shù)據(jù)。非參數(shù)檢驗(yàn)用于以下情況：①總體分布不易確定（即不知道是否為正態(tài)分布）；②分布不正態(tài)，沒有合適的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法；③等級(jí)數(shù)據(jù)；④一段或兩段不確定數(shù)據(jù)（例如，一部分?jǐn)?shù)據(jù)是>50，這是一個(gè)開放區(qū)間）；1。參數(shù)檢驗(yàn)是對(duì)參數(shù)的假設(shè)，非參數(shù)檢驗(yàn)是對(duì)總體得分的假設(shè)，這是區(qū)分參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的一個(gè)重要特征。2二者的根本區(qū)別在于參數(shù)檢驗(yàn)需要利用總體信息（總體分布、總體的一些參數(shù)特征，如方差）根據(jù)總體分布和樣本信息來推斷總體參數(shù)；非參數(shù)檢驗(yàn)不需要利用總體信息（總體分布、總體的一些參數(shù)特征，如方差）來推斷基于樣本信息的總體分布。三。參數(shù)檢驗(yàn)只能用于等距數(shù)據(jù)和比例數(shù)據(jù)，而非參數(shù)檢驗(yàn)主要用于計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)。它也可以用于等距和比例數(shù)據(jù)，但精度較低。非參數(shù)檢驗(yàn)通常不假設(shè)人口分布的類型，而是直接檢驗(yàn)人口分布的一些假設(shè)（如對(duì)稱性、分位數(shù)大小等）。當(dāng)然，上一節(jié)介紹的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)也是非參數(shù)檢驗(yàn)。除了擬合優(yōu)度檢驗(yàn)外，還有許多常用的非參數(shù)檢驗(yàn)。非參數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量有三種類型：計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)量、秩統(tǒng)計(jì)量和符號(hào)秩統(tǒng)計(jì)量。

參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)分別是如何得到統(tǒng)計(jì)結(jié)論的？

1. 非參數(shù)檢驗(yàn)

SPSS單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)是一種推斷單個(gè)群體分布的方法，包括卡方檢驗(yàn)、二項(xiàng)分布檢驗(yàn)、K-S檢驗(yàn)和變量值隨機(jī)檢驗(yàn)。

2. 參數(shù)檢驗(yàn)

當(dāng)總體分布已知（如正態(tài)分布）時(shí)，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷總體分布的統(tǒng)計(jì)參數(shù)。

此時(shí)，給定或假設(shè)總體分布，但某些參數(shù)的值或范圍未知。分析的主要目的是估計(jì)參數(shù)的值，或進(jìn)行一些統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。參數(shù)檢驗(yàn)是這類問題中常用的統(tǒng)計(jì)推斷方法。它不僅可以推斷種群的特征參數(shù)，還可以比較兩個(gè)或兩個(gè)以上種群的參數(shù)。

1. 參數(shù)檢驗(yàn)一般對(duì)總體有一定的要求，而非參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)總體沒有特殊的要求。因此，非參數(shù)檢驗(yàn)比參數(shù)檢驗(yàn)有著更廣泛的應(yīng)用。

2. 我們應(yīng)該選擇哪種分析方法？答案是選擇參數(shù)測試。因?yàn)閰?shù)檢驗(yàn)的精度要高于非參數(shù)檢驗(yàn)；

3。對(duì)于同時(shí)滿足參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)，如果參數(shù)檢驗(yàn)p

4。對(duì)于同時(shí)滿足參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)，如果非參數(shù)檢驗(yàn)p

5。很多人用非參數(shù)檢驗(yàn)得到p

參考源：

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非參數(shù)檢驗(yàn)與參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別何在.各有何優(yōu)缺點(diǎn)？

參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別：1。不同定義：參數(shù)檢驗(yàn)：假設(shè)數(shù)據(jù)服從一定的分布（一般為正態(tài)分布），通過樣本參數(shù)（x±s）的估計(jì)量檢驗(yàn)總體參數(shù)（μ），如t檢驗(yàn)、u檢驗(yàn)、方差分析等。2參數(shù)檢驗(yàn)的集中趨勢為均值，非參數(shù)檢驗(yàn)為中值。三。參數(shù)檢驗(yàn)需要關(guān)于總體分布的信息；非參數(shù)檢驗(yàn)不需要關(guān)于總體的信息。4參數(shù)測試只適用于變量，而不同時(shí)適用于變量和屬性。5參數(shù)檢驗(yàn)采用Pearson相關(guān)系數(shù)，非參數(shù)檢驗(yàn)采用Spearman秩相關(guān)。簡言之，如果可以假設(shè)樣本數(shù)據(jù)來自具有特定分布的總體，則使用參數(shù)檢驗(yàn)。如果無法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行必要的假設(shè)，則使用非參數(shù)檢驗(yàn)。Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)又稱成對(duì)符號(hào)秩檢驗(yàn)，適用于連續(xù)數(shù)據(jù)。它用于檢驗(yàn)配對(duì)數(shù)據(jù)的差異是否來自中位數(shù)為0的總體，并推斷總體的中位數(shù)是否等于指定值。該方法利用了配對(duì)數(shù)據(jù)的差異信息，測試效率高于符號(hào)測試。2符號(hào)檢驗(yàn)：又稱差異秩檢驗(yàn)，根據(jù)配對(duì)數(shù)據(jù)的差異符號(hào)來檢驗(yàn)是否存在差異。由于檢驗(yàn)效率較低，當(dāng)配對(duì)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)不滿足非參數(shù)檢驗(yàn)時(shí)可以考慮。三。McNemar檢驗(yàn)：在卡方檢驗(yàn)中學(xué)習(xí)，該方法適用于計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，指標(biāo)變量為二分法，可用于檢驗(yàn)配對(duì)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理前后結(jié)果是否存在差異，或配對(duì)組間頻率是否存在差異。4邊際一致性檢驗(yàn)：McNemar檢驗(yàn)的擴(kuò)展，適用于多分類指標(biāo)變量的有序或無序數(shù)據(jù)，即平方表數(shù)據(jù)（R×R列聯(lián)表數(shù)據(jù)）。

參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)是什么意思？

參數(shù)檢驗(yàn)是基于參數(shù)的假設(shè)，而非參數(shù)檢驗(yàn)是基于總體分布的假設(shè)，這是區(qū)分參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的重要特征。參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)的本質(zhì)區(qū)別如下

1。參數(shù)檢驗(yàn)需要利用總體信息（總體分布，總體的某些參數(shù)特征，如方差）根據(jù)總體分布和樣本信息推斷總體參數(shù)；非參數(shù)檢驗(yàn)不需要利用總體信息（總體分布，某些參數(shù)特征）基于樣本信息推斷總體分布。

2. 參數(shù)檢驗(yàn)只能用于等距數(shù)據(jù)和比例數(shù)據(jù)，而非參數(shù)檢驗(yàn)主要用于計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)。它也可以用于等距和比例數(shù)據(jù)，但精度較低。

參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)分別有哪些？

非參數(shù)檢驗(yàn)包括：符號(hào)檢驗(yàn)和秩檢驗(yàn)

秩和檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)

秩相關(guān)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別參數(shù)檢驗(yàn)：假設(shè)數(shù)據(jù)服從一定的分布（一般為正態(tài)分布），并通過樣本參數(shù)（x±s）的估計(jì)，如t檢驗(yàn)、u檢驗(yàn)、方差分析等，對(duì)總體參數(shù)（μ）進(jìn)行檢驗(yàn)。非參數(shù)檢驗(yàn)：不需要假設(shè)人口分布的形式，直接檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布。由于它不涉及人口分布的參數(shù)，所以被稱為“非參數(shù)”檢驗(yàn)。例如卡方檢驗(yàn)。

2. 參數(shù)檢驗(yàn)的集中趨勢為均值，非參數(shù)檢驗(yàn)為中值。

3. 參數(shù)檢驗(yàn)需要關(guān)于總體分布的信息；非參數(shù)檢驗(yàn)不需要關(guān)于總體的信息。

4. 參數(shù)測試只適用于變量，而不同時(shí)適用于變量和屬性。

5. 參數(shù)檢驗(yàn)采用Pearson相關(guān)系數(shù)，非參數(shù)檢驗(yàn)采用Spearman秩相關(guān)。簡言之，如果可以假設(shè)樣本數(shù)據(jù)來自具有特定分布的總體，則使用參數(shù)檢驗(yàn)。如果無法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行必要的假設(shè)，則使用非參數(shù)檢驗(yàn)。