2020-02-22
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参数检验和非参数检验的区别是什么？
理论上来说，无论数据啥样，你都可以用任意参数或非参数检验。但是，关键问题是，如果数据偏离正态分布很多的话，参数检验的功效很低，也就是大大增加了假阴性率，也就是本来p应该小于0.05，现在检验不出来了。而这个时候，非参数检验的功效就会超过参数检验，从而能检验出阳性结果。
还有，凭什么认为某些数据总体一定符合正态分布，依据中心极限定理？这个要求多个变量相互独立，真实世界能满足这个条件吗？再有，就算总体是正态分布，样本必须是随机抽样，才能也符合正态分布，但大多数情况下样本并不是随机抽样的，所以不符合正态分布也正常。
总而言之，如果是针对样本的检验，那必定还需要看样本是否是正态分布。
但话说回来，没有任何一种检验能判定某个样本服从正态分布，所有的检验比如s-w检验、k-s检验，只能判断数据是否不服从正态分布，也就是说p值小于0.05，说明统计意义下不服从，而p值大于0.05，没有意义，只能说明不能推翻原假设，并不能说明原假设成立。
所以，无论数据啥样，都可以用参数或非参数检验。一般来讲，哪个功效高用哪个。
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