常见的几种非参数检验方法
非参数检验是一种不需要对数据进行假设检验的统计方法，它不需要满足正态分布等前提条件，因此被广泛应用于实际数据分析中。在本文中，我们将介绍常见的几种非参数检验方法。
一、Wilcoxon符号秩检验
Wilcoxon符号秩检验是一种用于比较两个相关样本之间差异的非参数检验方法。它基于样本差异的符号和秩来计算统计量，并通过查表或使用软件进行显著性判断。
二、Mann-Whitney U检验
Mann-Whitney U检验是一种用于比较两个独立样本之间差异的非参数检验方法。它基于样本排名来计算统计量，并通过查表或使用软件进行显著性判断。
三、Kruskal-Wallis H检验
Kruskal-Wallis H检验是一种用于比较多个独立样本之间差异的非参数检验方法。它基于样
本排名来计算统计量，并通过查表或使用软件进行显著性判断。
四、Friedman秩和检验
Friedman秩和检验是一种用于比较多个相关样本之间差异的非参数检验方法。它基于样本排名来计算统计量，并通过查表或使用软件进行显著性判断。
五、符号检验
符号检验是一种用于比较两个相关样本之间差异的非参数检验方法。它基于样本差异的符号来计算统计量，并通过查表或使用软件进行显著性判断。
六、秩相关检验
秩相关检验是一种用于比较两个相关样本之间关系的非参数检验方法。它基于样本排名来计算统计量，并通过查表或使用软件进行显著性判断。
七、分布拟合检验
bootstrap检验方法
分布拟合检验是一种用于检验数据是否符合某个特定分布的非参数检验方法。它基于样本数据与理论分布之间的差异来计算统计量，并通过查表或使用软件进行显著性判断。
八、重复测量ANOVA
重复测量ANOVA是一种用于比较多个相关样本之间差异的非参数检验方法。它基于样本方差和均值来计算统计量，并通过查表或使用软件进行显著性判断。
九、Bootstrap法
Bootstrap法是一种用于估计总体参数和构建置信区间的非参数方法。它基于自助重采样技术来生成大量虚拟样本，以此估计总体参数和构建置信区间。
十、Permutation检验
Permutation检验是一种用于比较两个或多个独立样本之间差异的非参数方法。它基于样本排列的所有可能情况来计算统计量，并通过查表或使用软件进行显著性判断。
总结
以上是常见的几种非参数检验方法，它们各自适用于不同的数据类型和分析目的。在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的方法，并注意数据处理和显著性判断的准确性。