什么是非参数检验？
在统计学中，数据的处理和分析是一个非常重要的环节。传统上，我们使用参数检验来进行这些分析，但是在某些情况下，这种方法可能存在局限性。在这种情况下，就需要一种更为灵活、强大的工具——非参数检验。
为什么需要非参数检验？
参数检验依赖于样本分布符合正态分布或者其他特定的分布假设。但在实际应用中，许多数据集并不能完美地符合这些假设。这时候，如果我们坚持使用参数检验，不仅会导致结果不准确，而且还可能引入偏差。因此，出现了非参数检验，它能够有效地克服这些问题。
非参数检验的基本原理
非参数检验并不依赖于任何特定的分布假设，而是通过比较样本中的统计量与另一个独立同分散的样本中的统计量来测试两组是否有显著差异。这种方法简洁而强大，因为它可以适用于各种不同的数据类型和结构，无需对数据进行繁琐的前处理工作。
常见的非参数检验方法
Wilcoxon秩和试驗：这是一种常用的配对样本或相关性测试，它利用两个变量之间排序关系来确定是否存在显著差异。
Kruskal-WallisH排列无序行数试驗：这是用来比较三个或更多个组间是否有显著差异的一种方法，它通过计算每组排列无序行数（即排名）得出结论。
Mann-WhitneyU秩和试驗：这个方法主要用来判断两组独立同源随机变量之間是否存在顯著數據分佈上的不同，這個檢定與t-test相似，但不設置資料為正態分佈。
Spearman秩相關係數：這是一種衡量兩個變數之間順序關聯程度的測試，不涉及到變數值大小，只看其順位關係。
如何选择合适的non-parametric test？
在选择合适的non-parametric test时，我们首先要明确研究的问题是什么，以及我们想要从数据中获得什么信息。接着，我们需要检查原始数据是否满足一定条件，比如异常值、缺失值等。如果发现问题，可以考虑转换变量或者去除异常点。此外，还应该了解各个test所解决的问题领域以及它们各自的地位，以便做出最佳决策。
非parametric tests在实践中的应用
由于其灵活性和广泛适应性，non-parametric tests已被广泛应用于多个领域，如生物医学研究、社会科学研究、市场调查等。在实际操作中，它们帮助我们绕开了传统模型限制，从而获得更加客观且可靠的情报。这也使得它们成为现代统计学家不可或缺的一部分工具箱之一。