非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。

参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用。非参数检验正是一类基于这种考虑，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。

由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。它可以帮助分析者很好地应对一些参数检验方法不能胜任的场合。

通常来说，当你的数据具备以下特征时，非参数检验往往就是分析的不二之选了。比如：

数据不满足正态分布；

数据分布类型不能确定；

某种特征值不便准确地测量，而只能以严重程度、优劣等级、成效大小、名次先后或综合判断等方式定出顺序；

分析同质性较差的数据，如不同地点、不同年份的某种实验结果等；

组内个别数据偏离过大，或各组内变异相差悬殊。

非参数检验方法种类繁多，由于不受数据分布的限制而应用广泛。JMP软件提供了丰富的非参数检验方法，可以帮助你轻松应对单样本、双样本、多样本、配对样本检验等各种数据场景，通过“拖拉拽”式的简单操作，直接生成易读的交互式统计分析报表，方便你轻松在内部分享或外部报告。

 11月9日14:00-15:00，JMP线上研讨会将带来一场全新的「非参数检验方法介绍及应用」的数据探索课程，帮助大家全面了解非参数检验的特点、适用场景、常用方法及其在JMP软件中的实现。

课程大纲：

• 认识非参数检验

• 非参数检验适用场景

• 非参数检验检验流程图

• 非参数检验 VS 参数检验

• 非参数检验的类型

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