参数检验和非参数检验的区别

参数检验和非参数检验是统计学中两种常用的假设检验方法，它们的主要区别在于对数据分布的假设不同。

1、参数检验

参数检验是指在假设检验中，我们对总体参数(如均值、方差等)进行检验，这类检验通常用于分析连续型数据，例如正态分布、t分布等，在参数检验中，我们需要对总体参数的分布情况进行一定的假设，如正态分布或t分布，然后根据这些假设，我们可以通过计算一些统计量(如Z值、t值等)来判断样本是否来自具有某种特征的总体，如果样本的统计量显著地偏离了预期值，那么我们就可以拒绝原假设，认为样本来自具有某种特征的总体。

2、非参数检验

非参数检验是指在假设检验中，我们不对总体参数进行假设，而是对数据分布本身进行检验，这类检验通常用于分析离散型数据，例如二项分布、泊松分布等，在非参数检验中，我们不需要对数据的分布情况做出任何假设，而是直接对数据进行分析，这使得非参数检验在处理异常值或不满足正态分布的数据时具有一定的优势，非参数检验的方法有很多，如kolmogorov-Smirnov检验、Mann-Whitney U检验等。

参数检验和非参数检验的主要区别在于：

1、对总体参数的假设不同：参数检验需要对总体参数的分布情况进行假设，而非参数检验则直接对数据分布本身进行分析。

2、适用的数据类型不同：参数检验适用于连续型数据，而非参数检验适用于离散型数据。

3、假设条件不同：参数检验需要满足正态分布等特定条件，而非参数检验则不需要。

4、结果解释不同：由于参数检验是对总体参数进行检验，因此其结果更容易受到样本量的影响；而非参数检验则是直接对数据分布进行分析，因此其结果相对更稳定。