参数统计与非参数统计：了解差异

在统计学中，参数是描述总体特征的值，例如具有某种特征的个体的平均值或比例。参数方法使用数学模型来分析数据并根据参数对总体进行推断。这些方法通常比非参数方法更强大、更精确，但它们要求数据满足某些关于数据分布的假设，例如正态性或等方差。相比之下，非参数方法不依赖于特定假设关于数据的分布，并且可以用于任何类型的数据。这些方法通常不如参数方法那么强大和精确，但它们更灵活，可以在更广泛的情况下使用。

参数检验的一些常见示例包括：

* 用于比较两组均值的 T 检验
*方差分析用于比较三个或更多组的平均值
* 回归分析用于对因变量与一个或多个自变量之间的关系进行建模
* 卡方检验用于比较分类数据的分布

非参数检验的一些常见示例包括：
* Wilcoxon 秩和检验用于比较两组的中位数
* Kruskal-Wallis H 检验用于比较三个或更多组的中位数
* Mann-Whitney U 检验用于比较分类数据的分布
* Spearman 等级相关系数用于衡量强度和两个连续变量之间关系的方向。