参数检验与非参数检验总结
参数检验和非参数检验是统计学中两种不同的统计方法,它们在以下方面存在一些区别:[*]假设前提:参数检验假设总体分布已知,并以此为前提对总体参数进行估计或检验。非参数检验则不假设总体分布的具体形式,而是检验总体分布的位置是否相同。
[*]适用范围:参数检验在符合一定条件时,检验效率较高,但对数据要求严格,例如等级数据、非确定数据(大于50mg)等不能使用参数检验,并且要求资料的分布型已知和总体方差相等。非参数检验应用范围广,操作简单易掌握,但对于符合参数检验条件的资料,其检验效率可能低于参数检验。
[*]统计量与检验效率:参数检验使用的是参数统计量,例如均值等,而非参数检验则使用的是非参数统计量,例如中位数。在数据分布未知或知道甚少的情况下,非参数检验的检验效率通常高于参数检验。
[*]测量两个定量变量之间的相关程度:参数检验用Pearson相关系数来衡量,而非参数检验用Spearman秩相关来衡量。
总的来说,参数检验和非参数检验都有其特定的使用场景和优势。在选择使用哪种检验方法时,需要根据数据的分布情况、样本的大小、总体分布的假设以及研究问题的特点进行综合考虑。
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