关于参数检验和非参检验的说法错误的是A 相比于非参检验 参数检验对数据的要求比较高B t 检验需要总体正态分布C 满足参数检验的数据优选参数检验D 非参检验犯一类错误的概率大 E 等级资料可以用非参检验

参数检验与非参数检验的核心区别在于对数据分布的假设要求。参数检验（如t检验）通常假设数据服从特定分布（如正态分布），而非参数检验不依赖此类假设。

• 参数检验的优势：在满足假设条件下统计效力更高，能更高效地检测差异。
• 非参数检验的优势：适用性更广，尤其适用于非正态或小样本数据。
  关键点：两类检验若正确应用，一类错误概率（α）均受显著性水平控制，非参数检验并不天然导致更大的一类错误。

选项分析

A. 相比于非参检验，参数检验对数据的要求比较高

正确。参数检验需要数据满足正态性、方差齐性等假设，而非参数检验无此类要求。

B. t检验需要总体正态分布

正确。t检验基于正态分布假设，若数据明显偏离正态，结果可靠性降低。

C. 满足参数检验的数据优选参数检验

正确。参数检验在满足假设时效力更高，结果更精确。

D. 非参检验犯一类错误的概率大

错误。两类检验均通过设定显著性水平（如α=0.05）控制一类错误概率。非参数检验仅在效力（Power）上可能较低，但不会直接导致一类错误概率增加。

E. 等级资料可以用非参检验

正确。非参数检验适用于等级数据（如Kruskal-Wallis检验）。