Question

两组数据，一组符合正态分布，一组不符合正态分布，可以pearson检验么

Answer 1

问：两组数据，一组符合正态分布，一组不符合正态分布，可以pearson检验么

答：进行方差分析有三个前提条件。首先，数据来自独立整体。第二，数据来自正态分布总体。第三方差齐性。如果确定有一个数据，来自非正态总体。那就不能进行方差分析。但可以近似t检验。你也可以进行非参数分析。进行方差分析的三个前提，其中方差齐可以稍松，正太分布，是严格条件。

问：谢谢老师的解答，我们用spss软件分析时，两组数据会有一个显著性分析，大于0.05表示方差齐的，如果小于0.05表示方差不齐，sig值读取下边一行对吗？第二个问题，两组数据相关性分析，选择Pearson相关分析，必须满足两组数据均符合正态分布吗，一组符合一组不符合，不符合的一组为药物剂量，可以采用Pearson相关性分析么？

答：如果用Pearson相关性分析，必须满足两组数据都符合正态分布的条件，否则的话分析出的数据和正确数据相差很大

问：谢谢老师解答，请问如何剔除数据里偏差大的值呢？

答：整体的分布先看看是不是正态的，如果是其他分布，如平均，离散，或者其他乱七八糟的分布，标准差大不是一个两个值影响的，而是整体本来就是这样的，标准差本来就大，所以无法剔除偏离度大的数据，如果你的数据是正态的，可以使用一种估计取值区间的方法把偏离度大的数据找出来。

答：希望我的回答对您有帮助

问：数据符合正态分布的话怎样估计取值区间呢？一组符合正态分布，一组不符合正态分布(药物剂量)可以用kendall‘s tau检验相关性吗？

问：一组符合正态分布，一组不符合正态分布(药物剂量)可以用spearman检验相关性吗？

问：一组符合正态分布，一组等级变量，可以用spearman检验相关性吗？

答：一组符合正态分布，一组不符合正态分布(药物剂量)可以用spearman检验相关性的

问：谢谢老师的解答，数据符合正态分布的话怎样估计取值区间剔除偏差大的值呢

答：消除误差的方法有很多种,最常用的就是多次测量求平均值.