非参数检验在统计分析中扮演重要角色，尤其适用于计量、等级和计数资料。本文详细介绍了非参数检验的各种类型，如卡方检验、二项检验、游程检验、K-S检验等，以及它们在不同场景下的应用，如独立样本和相关样本的比较，以及多组数据的分析。理解这些检验方法有助于判断数据分布是否符合特定模型，从而进行有效的数据分析。
非参数检验就像广谱抗生素一样，适用范围更广，适用计量、等级和计数资料统计分析。而参数检验只适用于符合条件的计量资料的组间比较。
只需要知道数据的位次就可以进行计算而不用知道具体的数据
非参数卡方
检验是否符合特定分布，期望值处可以进行调整，结果看拟合优度卡方。
拟合优度就是期望值与实际值之差。拟合优度越小，就代表期望与现实越符合，拟合优度越大，就代表期望与现实的差距越大
也要注意p值
二项检验
二项分布就是，在一次试验当中，有两种可能加起来等于一。并且这个事情也会被重复n次。
二项分析功能是验证计数资料是否符合二项分布的检验，结局变量也就是因变量为二分类变量。这项检验的好处就在于，它可以知道某件事情发生的潜在频率是什么
检验比例处可以做调整
游程检验
游程检验是验证一组数据是否符合随机分布。p小于0.05就证明不是随机分布，有其他误差被包含在内
单样本K-S检验
是用于验证数据是否符合正态分布、均匀分布、指数分布和泊松分布四种分布的。
均匀分布就是指每个可能发生的概率都是相同的，相等的。
指数分布就是指在一定的范围之内，某随机事件发生的间隔。
泊松分布就是指在一定的时间，单位面积体积之内某件事情某件随机事情所发生的次数
两独立样本检验
两个不相关的样本使用非参数检验
Mann-Whitney U 检验
检验两个独立样本分布是否有差异。通过对该序列游程的检验，判断两样本是否
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