非参数统计是一种统计方法,它不依赖于总体分布的具体形式,而是基于数据的形状、位置和大小等特征进行推断。与参数统计相比,非参数统计更具有灵活性和普适性。
在非参数统计中,我们通常使用样本数据的秩次来分析数据,而不是原始数据值。这是因为秩次不受极端值的影响,因此可以更好地处理异常值和偏斜的数据分布。
常见的非参数统计方法包括卡方检验、Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis H 检验和Spearman秩相关系数等。这些方法可以用于比较两个或多个样本之间的差异,或者研究变量之间的关联性。
非参数统计的应用领域非常广泛,包括医学、生物学、社会科学、心理学、经济学等领域。在实际应用中,选择使用参数统计还是非参数统计取决于数据的特性和研究目的。