有母數統計（Parametric Statistics）是以母體遵循特定機率分佈（如常態分佈）為前提，並依賴母體參數（如平均數、標準差）進行統計推論。
優點:
在資料符合其前提條件下，分析能力（Power）較強，能更有效地推論。
能充分利用所有資料的資訊。
缺點:
對母體分佈和資料特性有嚴格要求（如常態性、變異數同質性、獨立性）。
若前提條件不符，分析結果的有效性會大幅降低。
無母數統計（Non-parametric Statistics）則不假設母體的特定機率分佈，適用於資料不符合常態、樣本數小或資料為等級數據的情況。
優點:
對資料的分佈限制較少，更具穩健性，不容易受到異常值或分佈不合的影響。
適用於多種資料類型，範圍廣泛。
缺點:
與有母數分析相比，通常需要較大的樣本數才能達到相同的統計檢驗效能。
所檢定的假說較不特異，結論所能提供的資訊也較少。 (統計資料 - 有母數與無母數- IBM)
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