问：两个相关样本的非参数检验结果怎么在论文中呈现
- 答：两个,,
相关样本的
非参数检验结果
我， 这边给您做， 可以的， 帮助你的，
问：采用偏差校正非参数百分位bootstrap法检验，怎么表示有显著性差异
- 答：两独立样本的非参数检验（WilcoxonM-W U检验）+Bonferroni检验（Bonferroni correction）。楼主碰到的是参见的多重检验校正问题multiple testing或者称为post hoc，不管是在方差籂叮焚顾莳该锋双福晶分析、卡方检验还是非参数检验都会碰到。在方差分析中提供了诸如LSD-t、SNK-q检验之类方法，而在其它情况基本无公认方法（有方法，但不常用）。但有一种通用的校正方法叫Bonferroni检验，即根据检验次数将检验水准降低（一般书本放在卡方检验这章），当然这是一种过于保守的校正方法，试想，检验了k次，alpha就要除以k，得到这样的阳性结果确实不太容易；当然根据概率的计算，如果k次检验完全相互独立，检验水准确实应该除以k。由于非参数检验两两比较主要采用WilcoxonM-W U检验，这时校正再加上Bonferroni即可。参数检验时因为LSD-t等检验的检验效率更高，所以一般不采用它；理论上其实也可以，这时用t检验+Bonferroni检验，只不过检验效率较低而已。
问：参数检验和非参数检验是什么意思
- 答：参数检验是针对参数做的假设，非参数检验是针对总体分布情况做的假设，这个是区分参数检验和非参数检验的一个重要特征。
参数检验和非参数检验的本质区别：
1.参数检验要利用到总体的信息（总体分布、总体的一些参数特征如方差），以总体分布和样本信息对总体参数作出推断；非参数检验不需要利用总体的信息（总体分布、总体的一些参数特征如方差），以样本信息对总体分布作出推断。
2.参数检验只能用于等距数据和比例数据，非参数检验主要用于记数数据。也可用于等距和比例数据，但精确性就会降低。
参数假设检验又称统计假设检验，是一种基本的统计推断形式，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。
非参数检验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。
拓展资料
总体的特征值叫参数，一些特定分布都有其参数，如正态分布由μ、σ两个参数所决定。参数之于总体，相当于统计量之于样本。
非参数检验往往不假定总体的分布类型，直接对总体的分布的某种假设（例如如称性、分位数大小等等假设）作统计检验。除了拟合优度检验外，还有许多常用的非参数检验。最常见的非参数检验统计量有 3类：计数统计量、秩统计量、符号秩统计量。
参考资料： - 答：1，参数检验是针对参数做的假设，非参数检验是针对总体分布情况做的假设，这个是区分参数检验和非参数检验的一个重要特征。
2，二者的根本区别在于参数检验要利用到总体的信息（总体分布、总体的一些参数特征如方差），以总体分布和样本信息对总体参数作出推断；非参数检验不需要利用总体的信息（总体分布、总体的一些参数特征如方差），以样本信息对总体分布作出推断。
3，参数检验只能用于等距数据和比例数据，非参数检验主要用于记数数据。也可用于等距和比例数据，但精确性就会降低。
非参数检验往往不假定总体的分布类型，直接对总体的分布的某种假设（例如如称性、分位数大小等等假设）作统计检验。当然，上一节介绍的拟合优度检验也是非参数检验。除了拟合优度检验外，还有许多常用的非参数检验。最常见的非参数检验统计量有 3类：计数统计量、秩统计量、符号秩统计量。
正态分布用参数检验，非正态分布用非参数检验 - 答：总体的特征值叫参数，一些特定分布都有其参数，如正态分布由μ、σ两个参数所决定。参数之于总体，相当于统计量之于样本。
如果说1楼的完全看不懂，那要问楼主对统计学了解多少。也好知道怎么解释。 - 答：参数检验是针对参数做的假设,非参数检验是针对总体分布情况做的假设,这个是区分参数检验和非参数检验的一个重要特征。 参数检验和非参数检验的本质区别: 1.参数检验要利用到总体的信息(总体分布、总体的一些参数特征如方差),以总体分布和样本信息对总体参数作出推断;非参数检验不需要利用总体的
