假设检验的三种主要类型为参数假设检验、非参数假设检验和单参数检验（如t检验、z检验等）。以下是具体分类及说明：

1. 参数假设检验

   • 定义 ：已知总体分布形式，但需检验其中某个参数（如均值、比例等）是否等于特定值。 - 常见类型 ：

     • t检验 ：用于检验样本均值与总体均值差异（单样本、独立样本、配对样本）。

     • z检验 ：适用于大样本或已知总体标准差时检验均值差异。

     • 卡方检验 ：用于分类数据，检验观察频数与期望频数差异。

     • ANOVA ：比较多个组均值差异。

2. 非参数假设检验

   • 定义 ：总体分布形式未知，通过样本数据直接检验分布特征（如中位数、偏度等）。

   • 常见类型 ：

     • 曼-惠特尼U检验 ：独立样本非参数比较。

     • Kruskal-Wallis检验 ：多组独立样本非参数比较。

3. 单参数检验

   • 定义 ：针对单一参数（如均值、比例）的假设检验，属于参数检验的子类。

   • 典型示例 ：t检验、z检验等。

总结 ：参数检验适用于已知分布类型的情况，非参数检验适用于分布未知或数据非正态的情况，单参数检验则是针对单一统计量的假设检验。