- t检验
- 卡方检验
- ks检验——检验数据是否符合某种分布
- Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。
- 其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。
- KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事，KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候，KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。
- Wilcoxon
- 可使用 Wilcoxon 符号秩检验来检验单一总体的中位数，或在配对数据中检验共同的中位数。在配对的情况下，该检验简化为检验由配对差值组成的单一总体的中位数为零。该检验假定该相应总体是对称的。