参数检验与非参数检验的区别,优缺点

参数检验与非参数检验的区别,优缺点如下：

优点：

能充分利用提供的信息，统计分析的效率较高。

缺点：

对样本所对应的总体分布有比较严格的要求，这样就限制了它的适用范围。

非参数检验

优点：

对总体分布未做出任何假定，因此适用于任何分布的资料。如严重偏态分布、分布不明的资料、等级资料或末端无确定数值的资料。易于收集资料、统计分析比较简便。

缺点：

不直接分析原始测量值，从而有可能会降低它的检验效率。满足参数检验要求的资料分析时应首选参数检验方法。不满足参数检验要求的资料应选非参数检验。

参数检验和非参数检验是统计学中常用的两种假设检验方法。

1.数据要求和假设条件：

参数检验通常对数据的分布和参数有明确的假设，要求数据符合特定的概率分布，如正态分布。例如，学生的身高、考试成绩等连续变量可以假设为正态分布。

而非参数检验则不依赖于数据的分布和具体参数，可以更广泛地适用于各种类型的数据（连续或离散）。这使得非参数检验对数据分布的要求较低，更具灵活性。

2.优缺点：

参数检验的优点在于它们通常具有更高的效率和准确性，当满足假设条件时，可以提供精确的假设检验结果。此外，参数检验在样本容量较大时，能够提供较为精确的推断结果。然而，参数检验的缺点是对数据分布的假设要求较高，在实际应用中可能不满足这些假设，导致结果不准确。

3.适用场景：

参数检验适用于数据符合特定分布假设的情况，并且样本容量较大的情况下，更适合进行定量研究的统计推断，例如对比两个组别平均值的差异。而非参数检验适用于数据不满足特定分布假设、样本容量较小或对数据分布没有先验了解的情况下，更适合进行描述性研究和探索性分析。