非参数统计数据类型

非参数统计数据类型是指在统计分析中，不依赖于数据的具体分布形式，不要求对数据的分布做任何假设的方法。这类方法适用于数据分布未知或数据不符合参数统计方法（如正态分布）要求的情况。以下是一些常见的非参数统计数据类型：

1. 中位数（Median）：将一组数据从小到大排序后，位于中间位置的数值。中位数对极端值不敏感，适用于偏态分布的数据。

2. 四分位数（Quartiles）：将一组数据分为四个等份的数值，分别是第一四分位数（Q1）、第二四分位数（Q2，即中位数）、第三四分位数（Q3）。

3. 百分位数（Percentiles）：将一组数据从小到大排序后，位于某个百分比的数值。例如，第75百分位数表示小于该数值的百分比。

4. 四分位距（Interquartile Range, IQR）：第三四分位数与第一四分位数之差，用于描述数据的离散程度。

5. 最小-最大范围（Minimum-Maximum Range）：一组数据中的最小值与最大值之差，用于描述数据的整体范围。

6. 四分位数间距（Quartile Spacing）：第二四分位数与第一四分位数之差，或第三四分位数与第二四分位数之差。

7. 偏度（Skewness）：描述数据分布的对称性，正值表示正偏，负值表示负偏。

8. 峰度（Kurtosis）：描述数据分布的尖峭程度，正值表示尖峭，负值表示扁平。

9. 符号检验（Sign Test）：比较两组数据的中位数是否有显著差异。

10. 曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test）：比较两组数据的分布是否有显著差异。

11. 威尔科克森符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）：比较两组数据的分布是否有显著差异，适用于小样本数据。

12. 斯皮尔曼秩相关系数（Spearman's Rank Correlation Coefficient）：描述两个变量之间的非线性关系。

这些非参数统计数据类型在数据分析中具有重要意义，尤其在处理未知分布或不符合参数统计方法要求的数据时。

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