非參數統計方法意思

非參數統計方法是一種統計學分析技術，它不涉及對數據進行特定的數學模型假設。與之相對的是參數統計方法，後者通常會假設數據來自某種特定的機率分布（如正態分布），並且會估計這個模型的參數。

非參數統計方法的優點在於它們對數據的假設較少，因此即使在數據不滿足參數統計方法的假設時，它們也能提供有用的分析結果。這使得非參數方法在處理某些類型的數據（如那些不遵循常態分佈的數據）時特別有用。

非參數統計方法的一些例子包括：

曼-惠特尼U檢驗（Mann-Whitney U test）：用於比較兩組獨立樣本的中位數差異。
符號檢驗（Sign test）：用於檢驗同一組數據在兩個時間點上的變化是否有統計學意義。
卡方檢驗（Chi-square test）：用於檢驗分類數據之間的關聯性。
秩和檢驗（Rank sum test）：用於比較兩組或多組數據的中位數或位置分數。
費雪精確檢驗（Fisher's exact test）：用於檢驗分類數據中的頻率是否隨某個因素變化。

非參數統計方法通常用於以下情況：

數據不服從常態分佈。
數據是序數或分類的，而不是數量的。
數據的分布形狀未知或不符合預設的分布假設。
數據可能受到極端值的影響。
研究人員不想或者不能做出關於數據分布的特定假設。