Absolute Zero

前 言最近在对数据进行统计分析时发现自己其实对于统计学并没有一个很系统的了解，尤其是各种假设检验组间差异比较的方法过于繁多，实在是让人眼花缭乱，于是便打算把自己的疑惑及思考都总结记录下来，以便彻底搞清楚这些逻辑关系。目 录Q1：做组间差异的步骤是什么？方法都有哪些？Q2：有些资料上提到，当两组服从正态分布的数据进行比较时，小样本（<30）使用t检验，大样本（>30）使用z检验，为什么SPSS等一些软件中只有t检验？Q3：为什么 Wilcoxon rank-sum tes.

前 言在科学研究中，往往需要对数据进行差异性检验，而常用的参数检验需要数据服从正态分布，因此在决定是否采用参数检验之前需要先对数据进行正态性检验。这一步在任何统计学软件中（如SPSS、SAS、Origion、GraghPad等）都能够轻易实现，但每个软件都会同时包括多种正态检验方法，此时该选哪个方法来对自己的数据进行正态性检验呢？这就是本文要解决的主要问题。在查阅相关资料后，本文将对多种常见的正态检验方法进行简单地归纳总结，尽可能写清楚每个检验方法的适用范围，但对于每个检验方法的数学统计学原理不作深入解