非参数统计方法与参数统计方法的区别在于A. 对总体依赖不同B. 对参数的假定不同C. 适用的数据类型不同D. 适用的范围不同

非参数统计方法与参数统计方法的区别主要体现在以下方面：

1. 对总体的依赖：参数方法依赖于总体分布的假设（如正态分布），而非参数方法不依赖特定总体分布。
2. 对参数的假定：参数方法需要对总体参数（如均值、方差）进行推断，而非参数方法不涉及参数假设。
3. 适用数据类型：参数方法适用于计量数据（如区间、比率数据），非参数方法适用于顺序或名义数据。
4. 适用范围：参数方法在满足假设时效果好，但应用范围受限；非参数方法适用范围更广，但效率较低。

选项分析

A. 对总体依赖不同

参数方法假设数据来自特定分布（如正态分布），需依赖总体参数；非参数方法无需假设总体分布，对总体依赖较小。

B. 对参数的假定不同

参数方法的核心是推断总体参数（如均值），而非参数方法不涉及参数，直接分析数据分布或秩。

C. 适用的数据类型不同

参数方法适用于满足正态性假设的计量数据；非参数方法适用于非正态、顺序或名义数据。

D. 适用的范围不同

参数方法在满足假设时效果最优，但应用范围受限；非参数方法适用范围广，但统计效率较低。