各参数检验和非参数检验的作用

参数检验和非参数检验的区别：

1. 定义不同：
   参数检验：假定数据服从某分布（一般为正态分布），通过样本参数的估计量（x±s）对总体参数（μ）进行检验，比如t检验、u检验、方差分析。
   非参数检验：不需要假定总体分布形式，直接对数据的分布进行检验。由于不涉及总体分布的参数，故名「非参数」检验。比如，卡方检验。

2. 参数检验的集中趋势的衡量为均值，而非参数检验为中位数。

3. 参数检验需要关于总体分布的信息；非参数检验不需要关于总体的信息。

4. 参数检验只适用于变量，而非参数检验同时适用于变量和属性。

简而言之，若可以假定样本数据来自具有特定分布的总体，则使用参数检验。如果不能对数据集作出必要的假设，则使用非参数检验。

参数检验：

非参数检验：

其中卡方检验需要满足卡方分布（卡方分布并不是指总体的分布，是指卡方值的分布，卡方值是一个理论数；其次，卡方检验是对检验样本是否符合某理论分布，不是对总体的参数进行检验。因此认为卡方检验不是参数检验）