参数检验和非参数检验是统计学中两种不同的检验方法，它们用于对数据集进行假设检验。以下是常用的参数检验和非参数检验方法：
参数检验
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参数检验基于特定的分布假设，如正态分布或泊松分布，并使用样本数据估计参数。
1. t检验
单样本t检验：用于比较单个样本与总体均值之间的差异。
双样本t检验：用于比较两个独立样本或配对样本的均值。
2. 方差分析（ANOVA）
单因素ANOVA：用于比较三个或以上独立样本的均值。
双因素ANOVA：用于比较两个因素交互作用下的均值。
3. 卡方检验
假设检验：用于比较样本频数与理论频数之间的差异。
独立性检验：用于检验两个分类变量之间是否独立。
4. F检验
用于比较两个独立样本的方差。
5. Z检验
用于比较样本与总体之间的差异，或比较两个样本之间的差异。
非参数检验
非参数检验不依赖于数据的分布假设，因此它们在处理不满足参数检验假设的数据时非常有用。
1. 曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U test）
用于比较两个独立样本的中位数。
2. 威尔科克森符号秩检验（Wilcoxon signed-rank test）
用于比较两个配对样本的中位数。
3. 斯皮尔曼秩相关系数（Spearman's rank correlation coefficient）
用于衡量两个变量之间的非参数相关性。
4. 肯德尔等级相关系数（Kendall's rank correlation coefficient）
用于衡量多个变量之间的非参数相关性。
5. 卡方检验（非参数卡方检验）
用于比较样本频数与理论频数之间的差异，适用于非参数数据。
6. 克鲁斯卡尔-沃利斯检验（Kruskal-Wallis test）
用于比较三个或以上独立样本的中位数。
这些检验方法适用于不同类型的数据和假设，选择合适的检验方法对于得出准确结论至关重要。在实际应用中，根据数据的特性和研究目的，可以选择合适的检验方法。
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