非参数检验自己总结和整理的笔记

资 源 简 介

非参数检验自己总结和整理的笔记

详 情 说 明

非参数检验是一类不依赖于数据总体分布假设的统计方法，适用于处理不符合正态分布或样本量较小的数据。与参数检验相比，非参数检验更加灵活，能够应对更广泛的数据类型，但通常统计效能较低。

非参数检验的核心思路是通过数据的秩次或符号进行分析，而不是直接利用原始数据值。常见的非参数检验方法包括：

Mann-Whitney U检验：用于比较两组独立样本的中位数差异，类似于参数检验中的独立样本t检验。

Wilcoxon符号秩检验：适用于配对样本数据的比较，类似于配对t检验的非参数替代方法。

Kruskal-Wallis检验：扩展版的Mann-Whitney U检验，用于三组及以上独立样本的中位数比较，类似于单因素方差分析。

Friedman检验：用于重复测量或相关样本的多组比较，类似于重复测量方差分析的非参数版本。

卡方检验：主要用于分类数据的独立性或拟合优度检验，不依赖数据分布。

非参数检验的优点在于适用范围广，对异常值不敏感，但缺点是需要更大的样本量才能达到与参数检验相同的统计效能。在实际应用中，若数据符合正态分布且样本量足够，参数检验通常更优；反之，非参数检验是理想选择。