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Who is afraid of non-normal data? Choosing between parametric and non-parametric tests

参数统计 曼惠特尼U检验 非参数统计 考试(生物学) 医学 参数化模型 内科学 统计 计量经济学 计算机科学 数学 生物 古生物学
作者
Saskia le Cessie,Jelle J. Goeman,Olaf M. Dekkers
出处
期刊:European journal of endocrinology [Bioscientifica]
卷期号:182 (2): E1-E3 被引量:84
标识
DOI:10.1530/eje-19-0922
摘要

When statistically comparing outcomes between two groups, researchers have to decide whether to use parametric methods, such as the t-test, or non-parametric methods, like the Mann-Whitney test. In endocrinology, for example, many studies compare hormone levels between groups, or at different points in time. Many papers apply non-parametric tests to compare groups. We will explain that non-parametric tests have clear drawbacks in medical research, and, that's the good news, they are often not necessary.

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