参数检验和非参数检验的区别，参数检验与非参数检验的区别,优缺点

参数检验和非参数检验的区别？

1、定义不一样：

参数检验：假定数据服从某分布（大多数情况下为正态分布），通过样本参数的估计量（x±s）对整体参数（μ）进行检验，例如t检验、u检验、方差分析。

非参数检验：不用假定整体分布形式，直接对数据的分布进行检验。因为不涉及整体分布的参数，故名「非参数」检验。例如，卡方检验。

2、参数检验的集中趋势的衡量为均值，并不是参数检验为中位数。

3、参数检验需有关整体分布的信息；非参数检验不用有关整体的信息。

4、参数检验只适用于变量，并不是参数检验同时适用于变量和属性。

5、测量两个定量变量当中的有关程度，参数检验用Pearson有关系数，非参数检验用Spearman秩有关。

简来说之，若可以假定样本数据来自具有特定分布的整体，则使用参数检验。假设不可以对数据集作出必要的假设，则使用非参数检验。

参数检验与非参数检验的区别？

参数检验和非参数检验是统计学中两种经常会用到的方式，它们主要区别在于它们处理的数据特点和检验问题的方法不一样。下面这些内容就是参数检验和非参数检验的一部分主要区别：

1. 数据特点：

参数检验：参数检验主要用于处理成对或连续的数值型数据。在参数检验中，数据具有一定的分布规律，如正态分布、t分布、卡方分布等。参数检验方式一般假设数据服从这些分布，然后根据这些分布的特性进行检验。

非参数检验：非参数检验主要用于处理分类数据（如等级、名义、有序和无序数据）或离散数值型数据。非参数检验不依赖数据的分布特性，而是直接比较数据的实质上观察值与理论值或其他已知值。因为这个原因，非参数检验可以用于处理分布不均匀的数据。

2. 问题类型：

参数检验：参数检验主要用于检验一个整体参数是不是等于另一个整体参数。比如，检验两个整体的平均值是不是相等。

非参数检验：非参数检验主要用于检验两个或多个整体的分布是不是一样，或者检验两个或多个整体的差异是不是具有统计显著性。

3. 检验方式：

参数检验：参数检验涵盖t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验、Pearson有关分析等。

非参数检验：非参数检验涵盖符号检验、Kruskal-Wallis检验、Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、单因素方差分析（One-way ANOVA）等。

4. 假设条件：

参数检验：参数检验一般需满足一定的假设条件，如正态性、方差齐性和独立性等。假设没有满足这些假设条件，参数检验的结果可能会出现偏差。

非参数检验：非参数检验一般不用满足这些假设条件，因为这个原因在处理分布不均匀的数据时具有更好的灵活性。

总而言之，参数检验和非参数检验的主要区别在于它们处理的数据特点、问题类型、检验方式和假设条件。在实质上应用中，需按照数据的特点和问题类型选择适合的检验方式。

区别在于指向不一样，意思不一样等，参数检验是指利用规定的参数进行检验的意思，并不是参数检验是指用大多数情况下数据检验的意思

区别是：参数检验是以特定的整体分布为前提,对未知整体参数做推断的假设检验方式;非参数检验不以特定的整体分布为前提,也不针对决定整体分布的参数做推断,又称任意分布检验。

非参数检验不要求整体的分布类型,适用性广泛;在非参数检验中,大多数情况下不直接用样本观测值做分析,统计量的计算根据原数据在样本中的秩次,因为这个原因针对满足参数检验的资料,或经变量变换后满足参数检验的资料应首选参数检验;对没有满足参数检验条件的资料,应选用非参数检验。

1 参数检验和非参数检验是统计学中两种不一样的假设检验方式。 2 参数检验是建立在基本整体参数已知或假定的基础之上的，比如整体服从正态分布等。并不是参数检验则不依赖于整体分布的假定，而是为了让用较少的信息对整体做出推断。 3 参数检验具有很强的推广性和广泛的应用范围，但需不少不一样的假设还有对整体分布了解，并不是参数检验则更具有通用性和适应性，还不容易受到异常值等影响。在实质上应用中，两种方式各有优缺点，需按照详细问题来酌情选择。

回答请看下方具体内容：参数检验和非参数检验是统计学中两种经常会用到的假设检验方式。

参数检验是根据整体分布的参数，如均值、方差、比例等，对样本数据进行假设检验。在进行参数检验以前，需对整体分布的参数有先验了解或者通过样本数据进行估计。经常会用到的参数检验方式有t检验、F检验、z检验等。

非参数检验是不依赖于整体分布参数的检验方式，它不对整体分布的形态作出任何假设，只利用样本数据进行推断。非参数检验大多数情况下用于数据分布不明确或者不可以满足参数检验的假设条件的情况。经常会用到的非参数检验方式有Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等。

总结历次经验来说，参数检验方式需对整体分布的参数进行假设，具有一定的局限性，并不是参数检验方式则可以不要这些假设，更灵活，但是，其检验效率很低。因为这个原因，选择哪种检验方式需按照详细情况而定。

参数检验与非参数检验的区别？

1、定义不一样：

参数检验：假定数据服从某分布（大多数情况下为正态分布），通过样本参数的估计量对整体参数进行检验，例如t检验、u检验、方差分析。

非参数检验：不用假定整体分布形式，直接对数据的分布进行检验。因为不涉及整体分布的参数，故名「非参数」检验。例如，卡方检验。

2、衡量标准不一样：

参数检验的集中趋势的衡量为均值，并不是参数检验为中位数。

3、条件不一样：

参数检验需有关整体分布的信息；非参数检验不用有关整体的信息。

4、适用范围不一样：

参数检验只适用于变量，并不是参数检验同时适用于变量和属性。

5、测量两个定量变量当中的有关程度不一样：

参数检验用Pearson有关系数，非参数检验用Spearman秩有关。

回答请看下方具体内容：参数检验和非参数检验是两种常见的统计假设检验方式。

参数检验是指在假设整体分布类型已知的情况下，利用样本数据对整体分布的某个或某些参数进行假设检验的方式。比如，t检验、z检验、方差分析等都属于参数检验方式。

非参数检验是指在假设整体分布类型未知或没有满足正态分布等假设条件的情况下，利用样本数据对整体分布的形态或某些统计量进行假设检验的方式。比如，Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等都属于非参数检验方式。

因为这个原因，参数检验与非参数检验的主要区别在于假设整体分布类型是不是已知或满足正态分布等假设条件。当整体分布已知或满足正态分布等假设条件时，可以使用参数检验方式，不然需使用非参数检验方式。

t'检验和非参数检验的区别？

1.定义不一样：

参数检验：假定数据服从某分布（大多数情况下为正态分布），通过样本参数的估计量（x±s）对整体参数（μ）进行检验，例如t检验、u检验、方差分析。

非参数检验：不用假定整体分布形式，直接对数据的分布进行检验。因为不涉及整体分布的参数，故名「非参数」检验。例如，卡方检验。

2.衡量值不一样

参数检验的集中趋势的衡量为均值

非参数检验为中位数。

3.需的信息不一样

参数检验要利用到整体的信息（整体分布、整体的一部分参数特点如方差），以整体分布和样本信息对整体参数作出推断；

非参数检验不用利用整体的信息（整体分布、整体的一部分参数特点如方差），以样本信息对整体分布作出推断。

4.适用范围不一样

参数检验只适用于变量，并不是参数检验同时适用于变量和属性。

参数检验只可以用于等距数据和比例数据，非参数检验主要用于记数数据。也可以用于等距和比例数据，但精确性就可以降低。

5.测量两个定量变量当中的有关程度不一样

参数检验用Pearson有关系数

非参数检验用Spearman秩有关。

6.假设不一样

参数检验是针对参数做的假设，非参数检验是针对整体分布情况做的假设，这个是区分参数检验和非参数检验的一个重要特点。

非参数检验时常不假定整体的分布类型，直接对整体的分布的某种假设（比如如称性、分位数大小等等假设）作统计检验。拟合优度检验也是非参数检验。除了拟合优度检验外，还有不少经常会用到的非参数检验。最常见的非参数检验统计量有3类：计数统计量、秩统计量、符号秩统计量。

7.适用条件不一样

正态分布用参数检验

非正态分布用非参数检验

抽样检验方式的分类？

有关这个问题，抽样检验方式的分类可以根据下列几种方法进行：

1. 按照样本数量的不一样，可以分为参数检验和非参数检验。参数检验需大样本数量，一般需满足正态分布假设，并不是参数检验则不用满足这些假设。

2. 按照单侧或双侧的检验方法，可以分为单侧检验和双侧检验。单侧检验一般是指检验某种假设是不是小于或大于某个值，而双侧检验则是检验某种假设是不是等于某个值。

3. 按照独立或有关的样本，可以分为独立样本检验和有关样本检验。独立样本检验一般是指比较两个独立样本当中的差异，而有关样本检验则是指比较同一组样本在不一样条件下的差异。

4. 按照检验类型的不一样，可以分为 t 检验、卡方检验、方差分析等各自不同的检验方式。不一样的检验方式适用于不一样的数据类型和假设条件。