非参数方法

资 源 简 介

非参数方法

详 情 说 明

非参数方法是指在统计推断中不依赖于总体分布的具体形式的一类统计技术。与参数方法相比，这些方法不需要对数据的分布形态做出严格假设，因此具有更广泛的适用性。

核心特点： 分布自由：不要求数据服从正态分布等特定分布 稳健性强：对异常值和数据偏态不敏感 适用范围广：可用于顺序数据、名义数据等各类测量尺度

常见应用场景包括： 当样本量较小且分布未知时 处理有序分类数据或等级数据时 当参数假设检验的前提条件不满足时

典型方法举例： 符号检验用于比较两个相关样本 Wilcoxon秩和检验作为t检验的非参数替代 Kruskal-Wallis检验代替单因素方差分析 Spearman秩相关替代Pearson相关

这些方法通过将原始数据转换为秩次或符号来消除对分布形态的依赖，虽然可能损失部分信息，但在不符合参数检验假设条件时提供了可靠的解决方案。