参数检验和非参数检验是统计学中两种不同的检验方法，它们在假设检验和数据分析中有着不同的应用和特点。以下是两者之间的主要区别：
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1. 基本假设：
参数检验：基于特定的概率分布，如正态分布、二项分布等，对数据的总体分布形式做出假设。例如，假设总体服从正态分布。
非参数检验：不依赖于数据的总体分布形式，对数据的分布不做假设，或者假设非常宽松。
2. 适用范围：
参数检验：适用于数据量较大，且总体分布形式明确或可以合理假设的情况。
非参数检验：适用于数据量较小，总体分布未知或分布形式不明确的情况。
3. 计算方法：
参数检验：通常使用样本统计量来估计总体参数，然后通过假设检验来检验总体参数是否满足某种假设。
非参数检验：通常使用样本的排序或分组等非参数方法，来检验总体分布或差异。
4. 灵活性：
参数检验：在总体分布已知或假设合理的情况下，可以提供更精确的估计和更强的统计功效。
非参数检验：对数据的分布要求较低，更灵活，但在某些情况下可能不如参数检验精确。
5. 例子：
参数检验：例如，t检验和F检验，它们假设数据来自正态分布。
非参数检验：例如，曼-惠特尼U检验和威尔科克森符号秩检验，它们不依赖于数据的分布。
选择参数检验还是非参数检验，需要根据数据的特性、分布假设的合理性以及分析的目的来决定。在实际应用中，非参数检验通常被认为更稳健，因为它对数据的分布假设要求较低。
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