参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。一般我们都设定数据服从正态分布的情况下。
但是实际生活中，不可能这么随便设定，谁知道样本是服从什么分布啊。所以很多情况下还是用非参数检验的，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。

我看书上说的是用非参数方法检验数据的分布问题，但是给的案列却是用非参数方法检验组间的差异是否显著，我就是想用非参数方法之间检验组间差异，而不管他是什么分布

独立样本t检验要求的数据服从正态分布&方差服从卡方分布&方差齐性&样本量>=6

当数据明显偏离正态分布时候or两组样本方差悬殊or样本量太少时，使用非参检验

常用的非参检验是Wilcoxon秩和检验，要求各组样本量>20，看渐近Z统计量对应的P值；当样本量<20时，统计量偏离正态分布，这个时候不能用渐近法，要看精确检验统计量对应的P值

或者直接用置换检验

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