非参数方法
亦称分布自由的方法(distribution-free method)。 相对于传统的参数统计推断方法而言的另一类统计方法。参数统计方法的特点是：需假设分析的资料取自的总体，其分布函数的形式为已知，其中仅含有有限个要推断的未知参数。但实际问题中，总体的分布函数形式往往未知，或知之甚少。这时，需要引进某些统计方法，它们不依赖于关于总体分布的具体形式(有时只要假设为连续分布或离散分布即可)，其统计推断对象往往也不直接是总体的参数，这种统计推断方法习惯上称之为非参数方法。当对总体分布的假定为正确时，利用参数方法推断会有较好的效果，但若假定有重大错误时，推断结果往往极坏。而非参数方法的假定前提少，且容易满足；非参数方法还适用于计量信息较弱的资料，如仅仅依据顺序量、等级资料等就可运用。 因其计算方法容易理解、简便易行，广泛应用在质量控制、行为科学、经济、生物、医学等方面。 常用的非参数方法有：符号检验法、秩和检验法、中位数检验法、游程检验法、柯尔莫哥洛夫－斯米诺夫(Kolmogoroff-Smirnoff)检验法、威尔柯克斯(Wilcoxon)配对符号秩检验法、X2拟合适度检验法、斯皮尔曼(Spearman)秩相关系数检验法，等等。 |