📊参数检验与非参数检验：概念、区别及应用📊

在数据分析的世界里，选择合适的统计方法至关重要。📊 参数检验 和 非参数检验 是两种常见的统计工具，它们各有特点，适用于不同的场景。🧐

参数检验 假设数据服从某种特定分布（如正态分布），并通过样本估计总体参数（如均值和方差）。它对数据的要求较高，但当假设成立时，能提供更精确的结果。🎯 例如，t检验就是一种典型的参数检验方法，常用于比较两组数据的均值差异。

然而，并非所有数据都满足参数检验的前提条件。这时，非参数检验 登场了！_nonparametric_ 检验无需假设数据分布，适用范围更广，尤其适合小样本或未知分布的数据。但它对数据的敏感性较低，结果可能不如参数检验精准。🌱 比如，Mann-Whitney U检验就是一种常用的非参数检验方法。

无论哪种方法，选择的关键在于数据特性和研究目标。📊 正确运用这些工具，能让我们的分析更加科学可靠！✨