非参数检验是统计学中的一种分布自由的称谓，与参数检验相对。它与参数检验的主要区别在于不依赖于总体分布的参数，因此通常情况下不需要对数据进行任何假设。
对于没有正态分布等特定分布的样本，非参数检验方法可以更好地适用。目前在大数据时代，非参数统计方法也有着广泛的应用，比如在医学、金融、环境科学等领域中。常见的非参数检验方法包括：
- Wilcoxon符号秩检验
- Kruskal-Wallis检验
- Mann-Whitney检验
- Friedman检验
- Kolmogorov-Smirnov检验
此外，非参数检验虽然不像参数检验那样被虚假的假设所束缚，但同时这也会限制一些它所能实现的目的。因此在实际应用当中，还需选择合适的检验方法，根据数据的情况选择应用。