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非正态分布用mann-whitney检验。
1、非正态分布用mann-whitney检验，通过F检验可以看到方差是否相等，看第二行。样本标准差可以使用描述统计中的功能来计算，如果样本数量30以上，可以当作正态分布。如果是小样本的话使用t检验即可。
2、集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。曲线与横轴间的面积总等于1，相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。
配对t检验不符合正态分布怎么办
不符合正态分布用非参数检验。
非参数检验是统计分析方法的重要组成部分，与参数检验共同构成统计推断的基本内容。参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。
但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。? 非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。
由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。
正态分布也称“常态分布”，又名高斯分布，最早由棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。
P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。
数据转换，使用非参数检验。
1、数据转换：可以对转换后呈正态分布的数据进行配对样本t检验，而且要对转换后的数据重新进行各种检验。
2、使用非参数检验：可以使用Wilcoxon符号秩检验或符号检验等非参数检验方法。
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