在生物统计学中进行假设检验时，选择适当的统计检验以做出准确的推论至关重要。选择测试的一个基本考虑因素是使用参数方法还是非参数方法。本主题群旨在解释参数检验和非参数检验之间的差异、它们在假设检验中的相关性以及它们在生物统计学中的应用。
参数测试
参数检验假设数据遵循特定分布，通常为正态分布。这些检验对总体参数（例如均值、方差和分布形状）做出具体假设。常见的参数检验包括 t 检验、方差分析 (ANOVA) 和线性回归。
参数测试的主要特征
- 假设：参数检验依赖于关于总体分布的严格假设，例如正态性和方差齐性。
- 功效：当满足假设时，参数检验往往具有更高的统计功效，使它们对检测显着效应更加敏感。
- 效应大小：参数测试可以估计效应大小，提供有关观察到的效应大小的有价值的信息。
非参数检验
相比之下，非参数检验不对总体分布做出假设，这使得它们在某些情况下更加灵活和稳健。这些检验也称为无分布检验，适用于数据不满足参数检验假设的情况。
非参数检验的主要特征
- 假设：非参数检验具有较少或没有分布假设，使其适用于非正态分布数据。
- 稳健性：非参数检验对于违反分布假设和异常值具有稳健性，使其适用于倾斜或非正态数据。
- 应用：非参数检验通常在处理序数或非数值数据以及无法假设正态性的情况下使用。
比较与应用
在参数测试和非参数测试之间做出决定时，研究人员需要考虑数据的性质以及每种测试类型背后的假设。在生物统计学中，这两种方法之间的选择取决于具体的研究问题、收集的数据类型以及基本假设的准确性。
示例场景
假设一位生物统计学家正在分析一种新药对血压的影响。如果收集的数据符合正态性和其他参数假设，生物统计学家可以选择使用参数检验（例如 t 检验或方差分析）来比较不同治疗组的平均值。另一方面，如果数据表现出偏态或不符合正态性，生物统计学家可能会选择非参数检验，例如 Wilcoxon 秩和检验或 Kruskal-Wallis 检验。
结论
参数和非参数检验是假设检验和生物统计学中的宝贵工具。了解这两种方法之间的差异对于在分析数据和得出统计推论时做出明智的决策至关重要。通过考虑每种类型测试的假设、稳健性和适用性，研究人员可以针对其具体研究问题和数据特征选择最合适的方法。