2.参数检验的集中趋势为均值，非参数检验为中值。
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。
4.参数测试只适用于变量，而不同时适用于变量和属性。
5.参数检验采用Pearson相关系数，非参数检验采用Spearman秩相关。简言之，如果可以假设样本数据来自具有特定分布的总体，则使用参数检验。如果无法对数据集进行必要的假设，则使用非参数检验。
方差分析和非参数检验有什么区别？测量数据通常是参数和非参数测试。但对于能够使用参数检验的，则选参数检验，对于不满足条件的，则选择非参数检验。参数检验一般包括：t检验、方差分析（要求：方差齐性、正态分布），一般用于测量数据。非参数检验用于以下情况：①总体分布不易确定（即不知道是否为正态分布）；②分布不正态，没有合适的数据转换方法；③等级数据；④一段或两段不确定数据（例如，一部分数据是>50，这是一个开放区间）；1。参数检验是对参数的假设，非参数检验是对总体得分的假设，这是区分参数检验和非参数检验的一个重要特征。2二者的根本区别在于参数检验需要利用总体信息（总体分布、总体的一些参数特征，如方差）根据总体分布和样本信息来推断总体参数；非参数检验不需要利用总体信息（总体分布、总体的一些参数特征，如方差）来推断基于样本信息的总体分布。三。参数检验只能用于等距数据和比例数据，而非参数检验主要用于计数数据。它也可以用于等距和比例数据，但精度较低。非参数检验通常不假设人口分布的类型，而是直接检验人口分布的一些假设（如对称性、分位数大小等）。当然，上一节介绍的拟合优度检验也是非参数检验。除了拟合优度检验外，还有许多常用的非参数检验。非参数检验统计量有三种类型：计数统计量、秩统计量和符号秩统计量。
参数检验和非参数检验分别是如何得到统计结论的？1.非参数检验
SPSS单样本非参数检验是一种推断单个群体分布的方法，包括卡方检验、二项分布检验、K-S检验和变量值随机检验。
2.参数检验
当总体分布已知（如正态分布）时，根据样本数据推断总体分布的统计参数。
此时，给定或假设总体分布，但某些参数的值或范围未知。分析的主要目的是估计参数的值，或进行一些统计检验。参数检验是这类问题中常用的统计推断方法。它不仅可以推断种群的特征参数，还可以比较两个或两个以上种群的参数。
1.参数检验一般对总体有一定的要求，而非参数检验对总体没有特殊的要求。因此，非参数检验比参数检验有着更广泛的应用。
2.我们应该选择哪种分析方法？答案是选择参数测试。因为参数检验的精度要高于非参数检验；
3。对于同时满足参数检验和非参数检验的数据，如果参数检验p
4。对于同时满足参数检验和非参数检验的数据，如果非参数检验p
5。很多人用非参数检验得到p
参考源：
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非参数检验与参数检验的区别何在.各有何优缺点？参数检验和非参数检验的区别：1。不同定义：参数检验：假设数据服从一定的分布（一般为正态分布），通过样本参数（x±s）的估计量检验总体参数（μ），如t检验、u检验、方差分析等。2参数检验的集中趋势为均值，非参数检验为中值。三。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。4参数测试只适用于变量，而不同时适用于变量和属性。5参数检验采用Pearson相关系数，非参数检验采用Spearman秩相关。简言之，如果可以假设样本数据来自具有特定分布的总体，则使用参数检验。如果无法对数据集进行必要的假设，则使用非参数检验。Wilcoxon符号秩检验又称成对符号秩检验，适用于连续数据。它用于检验配对数据的差异是否来自中位数为0的总体，并推断总体的中位数是否等于指定值。该方法利用了配对数据的差异信息，测试效率高于符号测试。2符号检验：又称差异秩检验，根据配对数据的差异符号来检验是否存在差异。由于检验效率较低，当配对设计数据不满足非参数检验时可以考虑。三。McNemar检验：在卡方检验中学习，该方法适用于计数数据，指标变量为二分法，可用于检验配对设计数据处理前后结果是否存在差异，或配对组间频率是否存在差异。4边际一致性检验：McNemar检验的扩展，适用于多分类指标变量的有序或无序数据，即平方表数据（R×R列联表数据）。
参数检验和非参数检验是什么意思？参数检验是基于参数的假设，而非参数检验是基于总体分布的假设，这是区分参数检验和非参数检验的重要特征。参数检验与非参数检验的本质区别如下
1。参数检验需要利用总体信息（总体分布，总体的某些参数特征，如方差）根据总体分布和样本信息推断总体参数；非参数检验不需要利用总体信息（总体分布，某些参数特征）基于样本信息推断总体分布。
2.参数检验只能用于等距数据和比例数据，而非参数检验主要用于计数数据。它也可以用于等距和比例数据，但精度较低。
参数检验和非参数检验分别有哪些？非参数检验包括：符号检验和秩检验
秩和检验和卡方检验
秩相关检验
参数检验和非参数检验的区别参数检验：假设数据服从一定的分布（一般为正态分布），并通过样本参数（x±s）的估计，如t检验、u检验、方差分析等，对总体参数（μ）进行检验。非参数检验：不需要假设人口分布的形式，直接检验数据的分布。由于它不涉及人口分布的参数，所以被称为“非参数”检验。例如卡方检验。
2.参数检验的集中趋势为均值，非参数检验为中值。
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。
4.参数测试只适用于变量，而不同时适用于变量和属性。
5.参数检验采用Pearson相关系数，非参数检验采用Spearman秩相关。简言之，如果可以假设样本数据来自具有特定分布的总体，则使用参数检验。如果无法对数据集进行必要的假设，则使用非参数检验。