统计学中，非参数检验是一种不依赖于总体分布类型的假设检验方法。与参数检验不同，非参数检验不需要对总体分布进行任何假设，因此更加灵活和适用于更广泛的情况。
下面介绍几种常见的非参数检验方法：
1. Wilcoxon秩和检验
Wilcoxon秩和检验是一种用于比较两个独立样本的非参数检验方法。它的原理是将两个样本的观测值按大小排序，然后计算它们的秩次和，最后比较两个样本的秩次和是否有显著差异。
2. Mann-Whitney U检验
Mann-Whitney U检验也是一种用于比较两个独立样本的非参数检验方法。它的原理是将两个样本的观测值合并后按大小排序，然后计算每个样本的秩次和，最后比较两个样本的秩次和是否有显著差异。
3. Kruskal-Wallis H检验
Kruskal-Wallis H检验是一种用于比较三个或以上独立样本的非参数检验方法。它的原理是将所有样本的观测值合并后按大小排序，然后计算每个样本的秩次和，最后比较所有样本的秩次和是否有显著差异。
4. Friedman检验
Friedman检验是一种用于比较三个或以上相关样本的非参数检验方法。它的原理是将所有样本的观测值按列排序，然后计算每个样本的秩次和，最后比较所有样本的秩次和是否有显著差异。
5. Kolmogorov-Smirnov检验
Kolmogorov-Smirnov检验是一种用于比较两个样本的非参数检验方法。它的原理是将两个样本的观测值按大小排序，然后计算它们的累积分布函数，最后比较两个样本的累积分布函数是否有显著差异。
总之，非参数检验方法在实际应用中具有广泛的适用性和灵活性，可以用于比较不同总体分布的样本，而不需要对总体分布进行任何假设。但是，非参数检验方法的统计功效通常较低，需要更大的样本量才能达到相同的显著性水平。因此，在选择检验方法时需要根据具体情况进行权衡和选择。
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