非参数检验有：符号检验与符秩检验秩和检验与卡方检验等级相关检验
参数检验和非参数检验分别有哪些?
一、参数检验
参数检验
统计检验方法
步骤
参数检验（parametertest）全称参数假设检验，是指对参数平均值、方差进行的统计检验。参数检验是推断统逗唯隐计的重要组成部分。当总体分布已知（如总体为正态分布），根据样本数据对总体分布的统计参数进行推断。
简介
参数假设检验又称统计假设检验，是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法，也是数理统计学的一个重要的分支。用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。
具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其山厅分布为已知；由实测的样山贺本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。
二、参数检验的适用条件？
非参数检验适用于以下三种情况： ①顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的； ②虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态，这和卡方检验一样，称自由分布检验；③总体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下（虽然T检验被称为小样本统计方法，但样本容量太小时，代表性毕竟很差，最好不要用要求较严格的参数检验法）。 非参数检验(Nonparametrictests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。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。
三、参数检验和非参数检验分别有哪些
四、参数检验和非参数检验
非参数检验(Nonparametrictests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。
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。参数检验的方法有Z检验、T检验，这些检验都是假设样本来自于正态分布的总体，将总体的数字特征看作未知的“参数”，通过样本的数据特宴缓征对其总体进行统计推断。
但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。
非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情晌察模况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。
非参数检验的优点：
SPSS给出的四种独立样本的非参数检验的方法：
SPSS中多个独立样本检验的方法主要有3种：Kruskal-WakkisH检验、中位数（Median）检验和Jonckheere-Terpstra检验。
该检验一般应用于对同一研究对象（或配对对象）分别给予K种不同处理或处没野理前后的效果进行比较，前者推断K种效果有无显著差异，后者推断某种处理是否有效。
在SPSS种两个相关样本检验的方法主要有：Wilcoxon检验、Sign（符号）检验、McNemar检验和MarginalHomogeneity检验。
在SPSS种两个相关样本检验的方法主要有：Friedman检验、KendallsW检验和Cochran‘sQ检验。
