R语言详解参数检验和非参数检验——样本T检验、方差分析、pearson相关性检验、单样本wilcoxon检验、Mann-Whitney检验、配对样本wilcoxon检验、列联表检验、卡方检验

一、前言

数据基本属于两种类型：定性数据（类别变量，数字只有标签含义）及定量数据（数值型变量，每个数值有实际的含义）。

常用的方法有正态分布检验（KM检验，shipro检验），t检验，方差分析，还有一些没那么常见的Wilcoxon秩和检验，Mann-Whitney检验及Kruskal-wallis检验等。

本文对各种统计检验方法进行梳理、总结，帮大家省却一小部分时间，。同时，本文也将涉及到的统计检验方法的R语言实现代码罗列出来，让大家能够简单的检验自己的数据集。

首先还是说明一下参数检验和非参数检验的区别，见下表：

我们首先会对样本数据做一个最基本的正态分布检验，以此决定，该选用参数检验派的一箩筐检验方法还是非参数检验派的方法。我们肯定是希望用参数检验，因为参数检验用的信息是真实的数据，而非参数检验用到的信息是将