张同学2020-10-20 16:15:36
张同学老师好！请问什么是nonparametric test？谢谢！
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Evian, CFA2020-10-20 17:48:16
Evian, CFA同学你好，没有贴来题目呀
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老师好！我只是想了解什么情况下会用到nonparamentric test，谢谢！
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参数检验是在已知总体分布的条件下（一般要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验，有时还要求某些总体参数满足一定条件。如独立样本的t检验和方差分析不仅要求总体符合正态分布，还要求各总体方差齐性。上文所介绍的统计方法都是参数检验法。
比较两个总体间的差异，比较熟悉的方法是依据总体方差是否已知，选择使用正态Z检验或t检验法。但如果有明显的证据表明，这些参数检验法不能使用时又该如何呢？非参数检验法对此提供了解决方案。
非参数检验不考虑总体分布是否已知，常常不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布的位置是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
非参数检验方法简便，不依赖于总体分布的具体形式因而适用性强，但灵敏度和精确度不如参数检验。一般而言，非参数检验适用于以下三种情况：
（1）序数排列类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的；
（2）检验的条件不是参数；
（3）当参数检验的条件无法满足时。
例如非正态总体小样本，一般无法估计其总体参数，于是使用非参数检验。
斯皮尔曼排序相关系数（Spearman Rank correlation coefficient） 是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法，它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法”。
斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。
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