Python解析非参数检验

在数据分析与统计推断中，很多时候数据无法满足传统参数检验的假设条件（如正态性、方差齐性等）。这时，非参数检验就显得尤为重要。非参数检验是一类不依赖于特定分布假设的统计检验方法，广泛应用于处理不满足常规条件的数据。通过非参数检验，可以在不依赖样本分布假设的前提下，对数据的中位数、秩或其他统计量进行推断和比较。

本教程将介绍几种常用的非参数检验方法：符号检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验和Friedman检验。这些方法适用于不同的数据情况和检验需求，每种方法都有各自的适用场景与优缺点。通过阅读本教程，可以掌握如何在实际工作中选择和应用合适的非参数检验方法，并通过Python编程实现这些检验。

常用非参数检验

非参数检验是一类无需依赖数据特定分布假设的统计方法，特别适合数据分布未知或不满足常规参数检验假设条件的情况。这种方法在实际应用中非常灵活，因为它不要求数据必须符合正态分布等严格条件。非参数检验通常通过比较数据的顺序或秩来评估变量间的差异，因此它在数据含有异常值、样本量较小或者无法满足参数检验假设时，展现出极强的鲁棒性。

常见的非参数检验方法包括符号检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验和Friedman检验。符号检验和Wilcoxon秩和检验主要用于单样本或双样本的中位数比较，而Kruskal-Wallis检验和Friedman检验则适用于多组数据之间的秩和