【非参数检验】在统计学中，数据的分布往往并不总是符合正态分布，或者我们无法确定数据的具体分布形式。在这种情况下，使用传统的参数检验方法（如t检验、方差分析等）可能不再适用。因此，非参数检验应运而生，成为处理这类数据的重要工具。
非参数检验是一种不依赖于总体分布假设的统计方法，它适用于数据分布未知、样本量较小或数据为等级、顺序类型的情况。与参数检验相比，非参数检验对数据的要求更低，具有更强的灵活性和适用性。
以下是对几种常见非参数检验方法的总结：
| 检验名称 | 用途 | 数据类型 | 假设条件 | 优点 | 缺点 |
| 符号检验 | 比较配对样本的中位数差异 | 配对数据 | 数据为连续或有序 | 简单易用，无需正态假设 | 效率较低，信息利用不充分 |
| 曼-惠特尼U检验 | 比较两个独立样本的分布差异 | 两组独立数据 | 数据为连续或有序 | 不依赖分布，适用性强 | 对异常值敏感 |
| 威尔科克森符号秩检验 | 比较配对样本的中位数差异 | 配对数据 | 数据为连续或有序 | 比符号检验更有效 | 计算复杂度略高 |
| 克鲁斯卡尔-沃利斯H检验 | 比较三个及以上独立样本的分布差异 | 多组独立数据 | 数据为连续或有序 | 可替代方差分析，适用范围广 | 对均值比较不敏感 |
| 斯坦利-沃森检验 | 检验时间序列数据是否存在趋势 | 时间序列数据 | 数据为连续或有序 | 适用于时间序列分析 | 仅适用于特定类型的数据 |
非参数检验虽然在某些方面不如参数检验强大，但在实际应用中却有着不可替代的作用。尤其在医学、社会科学、市场研究等领域，面对复杂的现实数据时，非参数检验能够提供更为稳健的分析结果。
综上所述，非参数检验是统计分析中不可或缺的一部分，尤其在数据不符合正态分布或样本量较小时，其价值尤为突出。合理选择和应用非参数检验方法，有助于提高数据分析的准确性和可靠性。