【非参数检验】在统计学中，数据的分布往往并不总是符合正态分布的假设。在这种情况下，传统的参数检验（如t检验、方差分析等）可能不再适用。此时，非参数检验成为一种更稳健的选择。非参数检验不依赖于总体分布的特定形式，适用于各种类型的数据，尤其是当数据为等级、顺序或存在异常值时。
以下是对几种常见非参数检验方法的总结，帮助读者快速了解其适用场景与操作方式。
非参数检验方法对比表
| 检验名称 | 适用数据类型 | 主要用途 | 假设条件 | 优点 | 缺点 |
| 曼-惠特尼U检验 | 独立样本、连续或有序数据 | 比较两组独立样本的中心趋势 | 数据独立，无明显偏态 | 不依赖分布，适合小样本 | 无法处理多组比较 |
| 威尔科克森符号秩检验 | 配对样本、连续或有序数据 | 比较配对样本的差异 | 数据对称，无显著异常值 | 灵敏度高，适合小样本 | 只能用于配对数据 |
| 克鲁斯卡尔-沃利斯H检验 | 多组独立样本、连续或有序数据 | 比较三组及以上独立样本的中心趋势 | 数据独立，无明显偏态 | 适用于多组比较 | 不能确定具体哪组不同 |
| 弗里德曼检验 | 多组相关样本、连续或有序数据 | 比较三组及以上相关样本的差异 | 数据相关，无显著异常值 | 适用于重复测量数据 | 不能进行事后检验 |
| 斯皮尔曼等级相关 | 两个变量、有序或连续数据 | 测量两个变量之间的单调关系 | 数据为等级或非正态分布 | 简单易用，适应性强 | 不能说明因果关系 |
总结
非参数检验是一种在数据不符合正态分布或样本量较小时的可靠统计方法。它在实际研究中广泛应用于医学、心理学、社会学等领域。虽然这些方法在某些情况下可能不如参数检验敏感，但它们的灵活性和稳健性使其成为数据分析中的重要工具。
选择合适的非参数检验方法应根据研究设计、数据类型以及研究目的来决定。在实际应用中，建议结合描述性统计和图形分析，以更好地理解数据特征并提高检验结果的解释力。
