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使用图表、表格理解。 创建我的第一个信息图表 统计参数检验的可靠性 参数测试的另一个好处是其可靠性，因为它们基于完善的统计方法和假设。参数测试的结果具有高度可重复性，可用于对基础人群做出有效推断。 尽管参数检验有很多好处，但对于每个数据集来说，它并不总是最佳选择。在某些情况下，基础数据可能不呈正态分布，或者总体的方差可能不相等。在这些情况下，非参数检验可能更合适。 参数检验与非参数检验 非参数检验是一种统计分析，不对底层数据分布做任何假设。


相反，它们依靠数据的秩来确定结果的重要性。一些常见的非 南非电话区号 参数检验包括Wilcoxon 秩和检验、Kruskal-Wallis 检验和Mann-Whitney 检验。 在参数和非参数检验之间进行选择时，重要的是要考虑数据的性质和要解决的研究问题。一般来说，参数检验适用于正态分布且方差相等的数据，而非参数检验适用于不符合这些假设的数据。 统计参数检验示例 假设一位研究人员有兴趣测试两组儿童（A 组和 B 组）的平均身高是否存在差异。




为此，研究人员从每组中随机选择 20 名儿童并测量他们的身高。 研究人员想知道 A 组儿童的平均身高是否与 B 组儿童的平均身高不同。为了检验这一假设，研究人员可以使用双样本 t 检验。t 检验假设基础数据呈正态分布，并且两组的方差相等。 研究人员计算了每组的平均身高，发现 A 组的平均身高为 150 厘米，B 组的平均身高为 155 厘米。研究人员随后计算了每组的标准差，发现 A 组的标准差为 5 厘米，B 组的标准差为 4 厘米。