📊 非参数检验与卡方检验在假设测试中的应用 📊

数据分析中，假设检验是判断数据间是否存在显著差异的重要工具。当数据不符合正态分布或样本量较小时，传统的参数检验可能失效，这时非参数检验就派上了用场。非参数检验如Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验，无需对总体分布做假设，因此适用范围更广，尤其适合小样本或无法满足正态性假设的情况✨。

而当涉及分类数据时，卡方检验（Chi-Square Test）成为首选武器。无论是独立性检验还是拟合优度检验，卡方检验都能帮助我们判断实际观察值与理论预期值之间是否存在显著差异。例如，在市场调研中，卡方检验可以分析不同人群对某种产品的偏好是否一致🔥。

总之，无论是面对连续型数据还是分类数据，非参数检验和卡方检验都能提供强有力的统计支持，助力我们从数据中挖掘真相🔍。数据分析的世界里，选择合适的工具至关重要！🎯

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