请教各前辈,
如果我要比较两组data,一组是normal distribution,一组是不是,
统计是可以pair-t test, 还是要用Wilcoxon signed-rank test才对呢?
两组个数相同,都是SCALE,
谢谢您指导

pair T 是同一个受试者的 前测 后测 比较比方说同一个人的 饭前 饭后 血糖比较(同一群人也是啦)你两组data是来自同一(群)人的吗 ?((那个...有没有好毕业的博班推荐一下^^))

non-parametric method is suggested

不好意思,因为我这两组data是量同一群subjects,但是比较一次是用A机器量,一次是B机器量,结果一组出现了normal一组出现了non-paramertic的结果,所以用那个方法比较好呢?楼上前辈是说用WILCOXON比较好吗?

或是先做转换，让那组也变成符合常态?

@yqppe 要好毕业就要找学店ㄚ (X)是量同样的东西还是不同东西 你想看什么

是同一东西(群),但是量的机器不同,

pair t 能成立是因为分别从两个为常态分布的母体随机抽样得的样本相减所组成的抽样分布仍为常态分布，如果其中一个不为常态分布还是适用non parametric为宜

先看样本数吧

感谢前辈解说,那我就用NON-PARAMETRIC 的方案,

你要看的应该是两组相减后的分布而不是各自的分布吧http://www.biostathandbook.com/pairedttest.html看Assumption那一段

问题是测到的是样本分布,根本就不知道母体分布是不是常态..所以你若认为母体是常态,就用paired-T,若是不确定,保守点就用non-parametric但若母体未知分配为何,不过抽样数够大,也可以用paired-T何谓样本够本,一般说法是>30,但有人不认同....大数法则及中央极限定理告诉你,抽样越多,则样本平均值越接近母体平均值,且这个平均值分布越近似常态分布至于non-parmetric估计会较保守,较不易拒绝虚无假设...不过只差一点点啦....真的有显著差异还是测得出来...

我是先用ks test 先检测的得到的结果谢谢前辈解说