一般把Kappa值列为非参数统计(检验)方法

非参数统计:
在统计推断中，如总体均数的区间估计、两个或多个均数的比较、相分析和回归系数的假设检验等，大都是假定样本所来自的总体分布为已知的函数形式，但其中有的参数为未知，统计推断的目的就是对这些未知参数进行估计或检验。这类统计推断方法称为参数统计。?
在许多实际问题中，总体分布函数形式往往不知道或者知道的很少，例如只知道总体分布是连续型的或离散型的，这时参数统计方法就不适用，此时需要借助另一种不依赖总体分布的具体形式的统计方法，也就是说不拘于总体分布，称为非参数统计或分布自由统计。?
参数统计：样本来自的总体分布型是已知的(如正态分布)，在这种假设基础上，对总体参数进行估计或检验。若总体非正态，则样本例数必须充分多，或经过各种变换(对数、开方、角度……)，使之近似正态分布，再进行估计和检验。?
非参数统计：未知研究总体的分布，或已知总体分布与检所要求的条件不符时，称非参数统计。
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优点： ① 不受总体分布的限定，适用范围广，对数据的要求不像参数检验那样严格，不论研究的是何种类型的变量。
② 包括那些难以测量，只能以严重程度优劣等级、次序先后等表示的资料，或有的数据一端或两端是不确定数值，例如“>50mg”，或“0.5mg以下”等。
③ 易于理解和掌握。
④ 计算简单，在急需结果时可采用。?

缺点：① 比起参数估计来显得比较粗。?
② 对适宜参数分析方法的资料若用非参数法处理，常损失部分信息、降低效率。?
③虽然许多非参法计算简便，但不少方法计算仍繁杂。
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非参数适用于：?
① 检验假设中没有包括总体参数。?
② 资料不具备参数方法所需条件。?
③ 计算简单实验未结束，急需知道初步结果。?
④ 用于等级资料或某些计数资料。?

非参数统计方法:
一、Ridit分析 (relative to an indentified distribution)
二、?秩和检验： N-1?ni［Ri-(N+1)/2］2
三 一致性检验：?Kappa