参数检验和非参数检验的区别是什么?

原创 数据小兵  2020-02-25 23:58  阅读 35,563 次
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1、定义不同:

参数检验:假定数据服从某分布(一般为正态分布),通过样本参数的估计量(x±s)对总体参数(μ)进行检验,比如t检验、u检验、方差分析。

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,故名「非参数」检验。比如,卡方检验。

2、参数检验的集中趋势的衡量为均值,而非参数检验为中位数。

3、参数检验需要关于总体分布的信息;非参数检验不需要关于总体的信息。

4、参数检验只适用于变量,而非参数检验同时适用于变量和属性。

5、测量两个定量变量之间的相关程度,参数检验用Pearson相关系数,非参数检验用Spearman秩相关。

简而言之,若可以假定样本数据来自具有特定分布的总体,则使用参数检验。如果不能对数据集作出必要的假设,则使用非参数检验。

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