参数检验和非参数检验区别

参数检验和非参数检验是两种主要的统计检验方法，它们的主要区别在于对数据分布的假设、检验的效率和适用性等方面。

参数检验是一种基于特定分布（如正态分布）的统计检验方法，它假设样本数据来自特定的分布，然后根据这些分布的参数来推断总体的特性。参数检验通常需要较大的样本量，以保证检验结果的准确性。

非参数检验则不依赖于任何特定的分布假设，它只关心数据的顺序关系，而不关心数据的具体值。非参数检验通常适用于数据分布未知或者分布不均匀的情况，但它的检验效率通常较低，即需要较大的样本量才能得到可靠的结果。

拓展资料：

1.数据分布假设：参数检验假设数据来自特定分布，而非参数检验则不作此假设。

2.检验效率：参数检验的检验效率通常较高，而非参数检验的检验效率较低。

3.样本量要求：参数检验通常需要较大的样本量，而非参数检验则相对较小。

4.应用场景：参数检验适用于数据分布已知或近似正态分布的情况，而非参数检验则适用于数据分布未知或分布不均匀的情况。

5.检验类型：参数检验主要有t检验、方差分析等，而非参数检验主要有卡方检验、Mann-WhitneyU检验等。

总的来说，参数检验和非参数检验各有优劣，选择哪种检验方法取决于具体的数据特性和研究问题。在实际应用中，我们需要根据实际情况灵活选择和使用。