参数检验与非参数检验
参数检验（Parameter test）
统计推断的一个重要问题，就是从观测到的样本值去估计总体分布参数(或其函数)。例如总体均数的点估计或区间估计、相关系数和回归系数的假设检验等，常假定样本所来自的总体分布(如正态分布、泊松分布等)具有已知的函数形式，而其中有的参数为未知。统计推断的目的就是对这些未知参数进行估计或检验。估计参数或对有关参数的假设进行检验称为参数统计，所用的检验叫做参数检验。某些统计量的抽样分布，如t、F分布都是在正态分布的基础上推导出来的。t分布主要用于t检验及总体均数的区间估计。当比较两样本均数时，要求两总体方差齐性。这里说的总体均数与总体方差都是参数。
参数检验是针对参数做的假设，对总体参数如平均值、方差进行检验，称为参数检验。参数检验要利用到总体的信息（总体分布、总体的一些参数特征如方差等），以总体分布和样本信息对总体参数作出推断。在假设检验中，如总体的分布类型F(x；θ)为明确已知，但其中的参数θ为未知。统计假设只涉及未知参数的检验，如u检验，t检验，F检验，Z检验等都是参数检验。其过程可以简单概括为，先假设被检验参数来自同一总体，由样本数据构造检验统计量，若统计量值落入拒绝域内，则在一定显著性水平下拒绝接受原假设，说明被检参数与总体参数在统计上有显著性差异。参数检验只能用于等距数据和比例数据。
非参数检验（Non-parametric test）
不依赖参数进行的假设检验。适用于未知分布型、偏态资料、等级性资料等的假设检验。非
参数检验（Parameter test）
统计推断的一个重要问题，就是从观测到的样本值去估计总体分布参数(或其函数)。例如总体均数的点估计或区间估计、相关系数和回归系数的假设检验等，常假定样本所来自的总体分布(如正态分布、泊松分布等)具有已知的函数形式，而其中有的参数为未知。统计推断的目的就是对这些未知参数进行估计或检验。估计参数或对有关参数的假设进行检验称为参数统计，所用的检验叫做参数检验。某些统计量的抽样分布，如t、F分布都是在正态分布的基础上推导出来的。t分布主要用于t检验及总体均数的区间估计。当比较两样本均数时，要求两总体方差齐性。这里说的总体均数与总体方差都是参数。
参数检验是针对参数做的假设，对总体参数如平均值、方差进行检验，称为参数检验。参数检验要利用到总体的信息（总体分布、总体的一些参数特征如方差等），以总体分布和样本信息对总体参数作出推断。在假设检验中，如总体的分布类型F(x；θ)为明确已知，但其中的参数θ为未知。统计假设只涉及未知参数的检验，如u检验，t检验，F检验，Z检验等都是参数检验。其过程可以简单概括为，先假设被检验参数来自同一总体，由样本数据构造检验统计量，若统计量值落入拒绝域内，则在一定显著性水平下拒绝接受原假设，说明被检参数与总体参数在统计上有显著性差异。参数检验只能用于等距数据和比例数据。
非参数检验（Non-parametric test）
不依赖参数进行的假设检验。适用于未知分布型、偏态资料、等级性资料等的假设检验。非