参数检验和非参数检验是统计学中两种常见的假设检验方法，它们在处理数据和得出结论方面存在着显著的差异。

参数检验是基于总体分布参数的假设检验方法。它假定数据服从某个特定的分布，如正态分布。通过这个假设，参数检验可以利用分布的性质来推断总体的参数，如均值和方差。参数检验需要满足一些严格的条件，如数据独立、正态分布和方差齐性等。当这些条件得到满足时，参数检验可以给出较为准确和可靠的结论。然而，在实际应用中，这些条件往往难以满足，特别是在样本量较小或者数据分布不满足正态分布时。

非参数检验则不依赖于总体分布参数的假设。它不要求数据服从特定的分布，因此可以适用于各种类型的数据，特别是当数据分布不明确或者不符合参数检验的条件时。非参数检验的方法多种多样，如秩和检验、卡方检验等。它们通过比较观察到的数据和理论分布的差异来得出结论。非参数检验的优点在于其灵活性和稳健性，但相应的，它的统计功效可能不如参数检验。

在实际研究中，选择参数检验还是非参数检验取决于数据的性质和研究目的。如果数据满足参数检验的条件，且研究问题可以通过总体分布参数来表述，那么参数检验可能是更好的选择。相反，如果数据分布未知或者不符合正态分布，或者研究问题不涉及总体分布参数，那么非参数检验可能是更合适的方法。

总的来说，参数检验和非参数检验各有其优势和局限性。选择哪一种检验方法需要根据具体的数据情况和研究目的来决定。无论是参数检验还是非参数检验，它们都是统计学中重要的工具，帮助研究者从数据中得出科学的结论。