Simone
参数检验和非参数检验的相同之处是计量资料一般都可以采用。但是对于能使用参数检验的，首选参数检验，对不能满足条件的才选用非参数检验。
因为参数检验能充分利用提供的信息，统计分析的效率较高。而非参数检验不直接分析原始测量值，从而有可能会降低它的检验效率。满足参数检验要求的资料分析时应首选参数检验方法。不满足参数检验要求的资料应选非参数检验。
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参数检验和非参数检验的区别：
1、参数检验是针对参数做的假设,非参数检验是针对总体分布情况做的假设,这个是区分参数检验和非参数检验的一个重要特征。
2、参数检验和非参数检验根本区别在于参数检验要利用到总体的信息（总体的分布、总体的一些参数特征，如方差），以总体分布和样本信息对总体参数做出推断；
3、参数检验只能用于等距数据和比例数据,非参数检验主要用于记数数据.也可用于等距和比例数据,但精确性就会降低。
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参数检验和非参数检验的相同之处都是根据样本数据对总体分布的统计参数进行推断。
1、参数检验（parameter test）全称参数假设检验，是指对参数平均值、方差进行的统计检验。
参数检验是推断统计的重要组成部分。当总体分布已知（如总体为正态分布），根据样本数据对总体分布的统计参数进行推断。
2、非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。
非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。
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参数检验运用范围：
当总体分布已知（如总体为正态分布），根据样本数据对总体分布的统计参数进行推断。
此时，总体的分布形式是给定的或是假定的，只是其中一些参数的取值或范围未知，分析的主要目的是估计参数的取值，或对其进行某种统计检验。
这类问题往往用参数检验来进行统计推断。它不仅仅能够对总体的特征参数进行推断，还能够实现两个或多个总体的参数进行比较。
1、根据实际情况提出原假设和备择假设；
2、根据假设的特征，选择合适的检验统计量；
3、根据样本观察值，计算检验统计量的观察值(obs)；
4、选择许容显著性水平，并根据相应的统计量的统计分布表查出相应的临界值(ctrit)；
5、根据检验统计量观察值的位置决定原假设取舍。
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计量资料一般是参数、非参数检验都是可以的。但是对于能使用参数检验的，首选参数检验，对不能满足条件的才选用非参数检验。
参数检验 一般有：T检验，方差分析，（要求：方差齐性、正态分布）一般也是用于计量资料。选用非参数检验的情况有：①总体分布不易确定（也就是不知道是不是正态分布）②分布呈非正态而无适当的数据转换方法③等级资料④一段或两段无确定数据等（比如一段的数据是>50,是一个开区间）
1，参数检验是针对参数做的假设，非参数检验是针对总体分布情况做的假设，这个是区分参数检验和非参数检验的一个重要特征。
2，二者的根本区别在于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），以总体分布和样本信息对总体参数作出推断；非参数检验不需要利用总体的信息（总体分布、总体的一些参数特征如方差），以样本信息对总体分布作出推断。
3，参数检验只能用于等距数据和比例数据，非参数检验主要用于记数数据。也可用于等距和比例数据，但精确性就会降低。
非参数检验往往不假定总体的分布类型，直接对总体的分布的某种假设（例如如称性、分位数大小等等假设）作统计检验。当然，上一节介绍的拟合优度检验也是非参数检验。除了拟合优度检验外，还有许多常用的非参数检验。最常见的非参数检验统计量有 3类：计数统计量、秩统计量、符号秩统计量。
