非参数统计的资料

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非参数统计的资料

详 情 说 明

非参数统计是统计学中一类不依赖于总体分布具体形式的统计方法。与传统的参数统计相比，非参数统计方法不需要对数据的分布形态做严格的假设（如正态分布），因此具有更强的适用性。非参数统计常用于处理小样本、偏态分布或数据类型为等级尺度的情况。

常见的非参数统计方法包括： 符号检验：用于比较两个相关样本的中位数差异，适用于配对数据。 Wilcoxon符号秩检验：比符号检验更高效，不仅考虑差异方向，还考虑差异的大小。 Mann-Whitney U检验：用于比较两个独立样本的中位数差异，类似于参数统计中的独立样本t检验。 Kruskal-Wallis检验：适用于多组独立样本的比较，类似于单因素方差分析的非参数版本。 Spearman秩相关：衡量两个变量的单调关系，不要求线性假设。

非参数统计的优势在于稳健性和灵活性，适用于非正态分布或异常值较多的数据。然而，由于其不利用数据的具体分布信息，统计效能通常略低于参数方法。在数据分析实践中，选择合适的统计方法需结合研究问题和数据特征。