非参数检验的介绍和应用！ 非参数检验的介绍和应用范围优质

文章目录：

• ⒜ 、非参数检验的特点
• ⒝、参数检验和非参数检验简介
• ⒞
  、非参数检验有哪些

非参数检验的特点

⒜、这些方法可能会导致信息损失和统计功效降低 。 优势：不依赖于数据的具体分布形式 ，因此在数据分布不满足正态分布假设时更为适用。在实际应用中，选取哪种检验方法应基于数据的分布特性和具体的研究问题
。正态分布且满足条件时
，t检验具有较高功效；非正态数据时，则需要考虑数据转换或使用非参数检验。

⒝ 、T检验
、U检验（Z检验）与非参数检验的选取 在统计分析中 ，选取合适的检验方法对于得出准确且可靠的结论至关重要 。T检验、U检验（Z检验）以及非参数检验是常用的几种方法
，它们各自有不同的适用条件和特点
。

⒞ 、非参数检验中两配对样本的非参数检验主要包括McNemar检验
、符号检验和Wilcoxon符号秩检验。McNemar检验：适用情况：特别适合二值变量的配对样本比较，如“统计学”课程前后的认知评价 。特点：要求样本为二值变量 ，对于非二值变量需要先进行转换
。

参数检验和非参数检验简介

⒜、参数检验是基于总体分布的参数（如均值 、方差）进行的统计推断方法
，而非参数检验则不依赖于总体分布的具体参数，而是基于数据的排序或秩次进行统计推断。以下是这两种检验方法的详细对比：定义与假设 参数检验：定义：基于总体分布的参数进行的统计推断 。

⒝
、定义：参数检验是基于对总体分布和总体参数的假设进行的统计检验
。假设：通常假设总体服从某种特定的分布（如正态分布） ，并且总体参数（如均值、方差）是已知的或可以估计的。非参数检验（Non-parametric tests）：定义：非参数检验是不包含参数或对总体做出的假设最少的统计检验 。

⒞ 、参数检验和非参数检验是统计学中两种不同类型的假设检验方法
。参数检验：定义：参数检验假定数据服从某分布（一般为正态分布）
，并基于这个假定，通过样本参数的估计量（如均值±标准差）对总体参数进行检验。前提：需要关于总体分布的信息 ，通常假定数据服从正态分布 。适用对象：只适用于变量数据。

⒟
、非参数检验 SPSS单样本非参数检验是对单个总体的分布形态等进行推断的方法
，其中包括卡方检验、二项分布检验 、K-S检验以及变量值随机性检验等方法
。参数检验 当总体分布已知（如总体为正态分布），根据样本数据对总体分布的统计参数进行推断。

⒠、参数检验是针对参数做的假设 ，非参数检验是针对总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征 。例如两样本比较的t检验是判断两样本分别代表的总体的均值是否具有差异
，属于参数检验
。

非参数检验有哪些

KW检验不依赖于数据的正态性，因此适用于小样本和非正态分布数据的情况。它提供了一种有效的多组样本比较方法 ，尤其在数据不满足参数检验条件时 。注意事项：在进行KW检验前
，应确保各组间是独立的，且数据没有严重的异常值
。若KW检验结果显示存在显著差异 ，可进一步通过其他方法来确定具体哪些组间存在差异。

适用于小样本或非正态数据 由于非参数检验不对总体分布做出明确假设
，因此适用于样本容量较小或数据不满足正态性假设的情况 。它的鲁棒性较强，不会受到异常值或极端值的影响
。

非参数统计方法主要用于处理缺失值
、异常值和不符合正态散布的数据 ，因此不需要对数据进行正态性检验。

集中趋势衡量：使用均值作为数据的集中趋势的衡量 。相关分析：在测量两个定量变量之间的相关程度时
，参数检验常用Pearson相关系数
。非参数检验：定义：非参数检验不需要假定总体分布形式，直接对数据的分布进行检验。由于不涉及总体分布的参数 ，因此得名非参数检验 。

需要注意的是
，Kruskal-Wallis H检验只能判断是否存在显著差异，但不能确定具体哪些组之间存在差异。因此 ，若检验结果显示存在显著差异，需进一步进行两两比较
。 两两比较 对于Kruskal-Wallis H检验后的两两比较
，SPSS没有直接提供非参数的两两比较方法。