参数检验与非参数检验擢爻充种的区别有：
参数检验的集中趋势的衡量为均值，而非参数检验为中位数撅掏浑锌。
参数检验需要关于总体分布的信息；非参数检验不需要关于总体的信息。
参数检验只适用于变量，而非参数检验同时适用于变量和属性。
测量两个定量变量之间的相关程度，参数检验用Pearson相关系数，非参数检验用Spearman秩相关。
扩展资料：
需要使用非参数检验：
数据分布的集中趋势更适合用中位数来表示。比如收入，偏态分布的中心可以通过中位数更好地衡量，其中50%在中位数之上，50%在中位数之下。如果在样本中加入几个亿万富翁，即使一般人的收入没有变化，平均值也会大幅度增加，但中位数没有显著差异。
样本量很小：当样本量非常小时，不足以确定数据是否正态分布，则应使用非参数检验。
存在等级顺序数据或异常值：典型的参数检验只能对连续数据进行评估，异常值对结果的影响较大。相反，一些非参数检验可以处理等级顺序数据，不受异常值的严重影响。
总之，使用参数或非参数检验主要取决于平均值还是中位数可以更准确地表示数据分布的中心。如果是平均值，且样本量足够大，那么考虑参数检验。如果是中位数，即使样本很大，也要考虑非参数检验。
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