不符合正态分布用非参数检验，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...

700样本非正态分布不能用t检验，只能用Mann-Whitney检验非正态分布，因为T检验的前提是服从正态分布。1、通过F检验可以看到方差是否相等看第二行。2、样本标准差可以使用描述统计中的功能来计算，例如descpritivestatistics。

如果是对比差异性，一般是使用非参数检验，建议可以使用在线智能化SPSS分析软件SPSSAU进行分析，默认就提供此种分析方法。分配用户访问权限时，坚持最小权限分配原则，并用户只能访问特定数据库，不能同时访问其他数据库。修改...

第一种情况：数据本来就不是正态的。如果明确知道样本数据所代表的总体本来就不是正态分布的，可以考虑寻求变换，通常都会找到恰当的变换参数。但有些数据也不一定能够变换成功，这时可以采用非参数检验来进行分析。第二种情况...

直接用t配对检验。单因素方差分析的前提是符合正态性，如果数据不符合正态性，可以将原数据进行转换，比如开根号，倒数，ln，log等，如果这样转换后还是不符合正态分布，那需要进行非参数检验。

非参数检验单样本中位数检验（符号检验和Wilcoxon检验）双样本中位数检验（Mann-Whitney检验）方差分析（Kruskal-Wallis、Mood中位数和Friedman检验

非正态分布（abnormaldistribution）在通常的情况下，观测试验数据遵从正态分布，可用观测值的平均值和标准差分别描述它的集中趋势和离散特性。但在有些情况下，观测值不遵从正态分布，而遵从其他类型的分布，比如偏态分布。相对...

从理论上看，正态性特质是很多分析方法的前提，但现实中很难出现完美的正态分布数据，而且基于正态分布的参数检验性能相对更优，因而在实际研究中，可能即使数据非态，也会使用基于正态分布的参数检验。

不满足正态就做非参数

也就是类似一个倒U曲线。当然也有不是正态分布的现象，比如投硬币的数据，就是一个二元分布，比如化学中一些元素的放射性这些都是非正态分布，自然有对应的不同的统计方法