非參數檢驗總結
假設分布和使用參數的統計測試稱為參數測試，不假定分布或不使用參數的統計測試稱為非參數測試。
非參數檢驗可適用於非正態分布的數據。
優勢
適用於任何尺度，不要求總體數據滿足正態分布。
容易計算----最初是在廣泛使用計算機之前開發的
少作假設
不需要涉及總體參數
結果可能和參數程序一樣精確。
缺點：可能浪費信息，比如，將數據從比率轉換為序數比例尺。
1.符號檢驗-構建時需要信息少-置信區間寬
2.Wilcoxon符號等級檢驗-構建時需要信息多-置信區間窄
3.Wilcoxon秩和檢驗-對應雙樣本檢驗，檢驗量變成了秩和
比較
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H0 |
固定信息 |
隨機信息 |
測試統計量 |
注 |
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| Sign |
“+”的概率與“-”的概率相同 |
非零差數 |
每一種差異的符號 |
“+S”數 |
理論上的二項分布 |
| Wilcoxon |
關於零的對稱性 |
差異絕對值 |
每一種差異的符號 |
正秩和，就是“+”的個數 |
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| Mann |
來自同一分布的兩組 |
兩組中的等級 |
數據點的組成員 |
最小群的秩和 |
群隨機分配 |