非参数检验是一类在数据不满足参数检验的严格假设条件时使用的统计方法。它不依赖于数据的分布形式，因此具有以下优缺点：
优点：
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1. 对数据分布的要求较低：非参数检验不需要对数据的分布形式做出严格的假设，适用于分布未知或分布不满足正态分布等条件的数据。
2. 对异常值不敏感：非参数检验通常对异常值不敏感，即使数据中存在极端值，结果也不会受到太大影响。
3. 适用范围广：适用于各种类型的数据，包括顺序数据、名义数据、比率数据等。
4. 易于理解：非参数检验的原理相对简单，易于理解和操作。
5. 可进行多重比较：一些非参数检验方法，如Kruskal-Wallis检验，可以用于多重比较，以检测多个独立样本间的差异。
缺点：
1. 统计功效较低：与参数检验相比，非参数检验的统计功效通常较低，这意味着在相同条件下，非参数检验可能更容易出现假阴性结果。
2. 信息损失：由于非参数检验不依赖于数据的分布形式，因此可能无法充分利用数据中的信息。
3. 结果解释困难：非参数检验的结果可能不如参数检验的结果直观，解释起来较为困难。
4. 适用性有限：虽然非参数检验适用范围广，但仍有一些情况不适用，如当数据中存在缺失值或数据量较小的情况下。
非参数检验在数据分布未知或不符合参数检验假设条件时具有较高的优势，但在统计功效和结果解释方面可能存在不足。在实际应用中，应根据具体情况进行选择。
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