非参数检验与参数检验的区别

非参数检验与参数检验的区别

非参数检验是相对于参数检验而言的，这两种检验方法在实际中都有广泛的应用，但它们有着不同的数理统计原理和应用场合。

在统计学的发展过程中，最先出现的推断统计方法都对样本所属总体的性质作出若干假设，即对总体的分布形状作某些限定，例如Z检验、T检验，假设样本的总体是正态分布的，或者假设两个样本都取自具有相同方差的总体。

这类方法对总体的分布加以某些限定，把所要推断的总体数字特征看作未知的“参数”进行推断，称之为参数统计方法（parameter statistical methods）或限定分布统计方法（distribution-specified statistical methods），基于此所做的假设检验就称为参数检验（parametric test）。常用的统计检验如T检验、Z检验、F检验等都是参数检验。

参数检验只有在关于总体分布的假设成立时，所得出的结论才是正确的，所以它在很多场合下不便应用，于是统计学家发展了许多对总体不作太多或严格限定的统计推断方法，这些方法一般不涉及总体参数的假设，与之相对应的统计方法通常称为非参数统计（nonparametric statistics）或自由分布统计方法（distribution-free statistical methods），基于此所做的假设检验则称为非参数检验（nonparametric test）或自由分布统计检验（distribution-free statistical test）。

非参数检验的前提假设比参数检验方法少很多，也容易满足，适用于已知信息相对较少的数据资料，而且它的计算方法也简便易行。