在数据分析领域，SPSSAU(在线SPSS)平台提供了丰富的统计检验方法，其中参数检验和非参数检验是两大重要类别。以下是它们的核心区别：

1. 基本概念差异

参数检验

：基于总体分布的假设(通常是正态分布)，对总体参数(如均值、方差)进行推断的统计方法。

非参数检验

：不依赖总体分布假设，利用样本数据对总体分布形态进行推断的方法。

2. 核心区别对比

3. 适用场景差异

参数检验适用情况：

数据满足正态分布假设样本量较大需要较高检验效能常见方法：t检验、方差分析、Pearson相关等

非参数检验适用情况：

数据分布未知或非正态样本量较小数据为有序分类数据常见方法：Wilcoxon检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等

4. 方法对应关系

在SPSSAU(网页SPSS)中，常见的参数检验与非参数检验对应关系：

5. 实际应用建议

优先考虑参数检验

：当数据基本满足正态分布假设时，应优先选择参数检验方法，因其具有更高的检验效能。

非参数检验作为替代

：当数据严重偏离正态分布或样本量很小时，可使用非参数检验作为替代方案。

通过理解这些区别，可以在SPSSAU平台上更准确地选择适合数据的统计检验方法，从而获得更可靠的分析结果。