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在研究生阶段进行学术研究时，
我们常常在收集好数据之后，陷入一个困惑：到底该使用哪种统计方法？
特别是在参数统计（Parametric Statistics）与非参数统计（Non-parametric Statistics）之间，很多人搞不清楚两者的差异与适用场景。
今天我们将简单明了地梳理这两种统计方法的区别，
并告诉你：在什么情况下适合用哪种方法？
✅ 什么是参数统计？
参数统计是指在分析数据时，假设数据符合某种特定分布（例如正态分布）的统计方法。
常见的例子有：
- 比较两个组的平均数时用的t检验（t-test）
- 比较三个及以上组时用的方差分析（ANOVA）
如果数据符合某些前提条件（如正态性、方差齐性），参数统计的结果通常非常强大、可靠。
但若这些条件不满足，分析的可信度就可能下降。
✅ 示例：比较A组与B组的考试平均成绩 → 使用独立样本t检验
✅ 什么是非参数统计？
非参数统计，顾名思义，就是不对数据的分布做任何假设的统计方法。
通常用于数据不符合正态分布，或是数据本身为顺序型（等级型）或类别型变量的情况。
例如：
当我们用1到5分的满意度量表进行问卷调查时，
虽然数据有顺序，但分数之间不一定有严格的间距，
这时就适合使用如Mann-Whitney U检验或Wilcoxon检验。
非参数统计的优点是：对前提条件要求不高，应用灵活；
缺点是：统计效能（检验力）相对较弱。
✅ 示例：比较两个群体的满意度评分（1~5分） → 使用Mann-Whitney U检验
📊 参数统计 vs 非参数统计：一览对比
| 对比维度 | 参数统计 | 非参数统计 |
| 分布假设 | 有（如正态分布） | 无需分布假设 |
| 适用数据类型 | 连续型变量（符合正态性） | 顺序型、类别型、不符合正态分布的数据 |
| 代表方法 | t检验、ANOVA、回归分析 | Mann-Whitney U、Wilcoxon、卡方检验 |
| 优点 | 检验力强，结论清晰 | 应用场景多，灵活性强 |
| 缺点 | 若违背前提条件易产生误差 | 敏感度相对较弱 |
✅ 总结建议：
- 参数统计适用于正态分布的连续型数据。
- 非参数统计适用于无法满足正态性要求的数据，或是顺序型/类别型数据。
不过，具体选择哪种方法，还需结合数据特点和研究目的，
例如是否满足正态性、方差是否齐性、数据测量尺度等。
因此，在分析之前，进行正态性检验、方差齐性检验等基础检查非常必要。
但现实中，很多研究生在面对这些判断时会感到困难，
不知道该怎么开始、该用哪种方法、如何解读结果。
这时，借助专家的帮助，其实是让研究更完整、结果更可信的一个聪明选择。
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