参数检验和非参数检验是统计学中两种不同的检验方法，它们在假设、适用条件和结果解释上有所不同。以下是两者的一些主要区别：
参数检验
1.假设条件：
基于特定的分布假设，如正态分布、方差齐性等。
通常需要样本量较大。
2.适用条件：
样本数据符合参数检验的分布假设。
样本量足够大，以使样本统计量接近总体参数。
3.检验方法：
常用的方法包括t检验、方差分析（ANOVA）、F检验等。
4.结果解释：
结果通常以P值来表示，P值越小，拒绝原假设的证据越强。
5.优点：
当假设条件满足时，参数检验通常能提供更精确的估计。
6.缺点：
对数据的分布假设要求较高，若假设不成立，检验结果可能不准确。
非参数检验
1.假设条件：
不依赖于特定的分布假设。
对数据分布的要求相对宽松。
2.适用条件：
样本数据可能不符合参数检验的分布假设。
样本量较小。
3.检验方法：
常用的方法包括MannWhitneyU检验、KruskalWallisH检验、Spearman等级相关等。
4.结果解释：
结果通常以P值表示，解释方法与参数检验类似。
5.优点：
对数据分布的要求较低，适用于数据不符合参数检验假设的情况。
6.缺点：
相比参数检验，非参数检验可能提供较少的信息，估计精度较低。
选择参数检验还是非参数检验取决于数据的具体情况和研究目的。在实际应用中，应结合数据特征和假设条件来选择合适的检验方法。
