Чи можна використовувати завантажувальну стрічку для заміни непараметричних тестів?

Я досить новачок у статистиці. Концепція завантажувальної програми мене бентежить.

Я знаю, що для використання певних тестів, таких як t-тест, потрібна нормальність розподілу вибірки. У тих випадках, коли дані зазвичай не поширюються, запитуючи "завантажувальну передачу" в t-тестах у SPSS, це обходило б проблему ненормативності? Якщо так, чи базується t-статистика, яка повідомляється у висновку на основі розподілу вибіркової вибірки?

Також, чи буде це кращим тестом порівняно з використанням непараметричних тестів, таких як Манн-Вітні чи Крускал-Уолліс у випадках, коли я маю ненормальні дані? У ситуаціях, коли дані не є нормальними, і я використовую завантажувальний інструмент, я б не повідомив t-статистику: правда?

Завантажувальний механізм працює без необхідних припущень, таких як нормальність, але він може бути дуже мінливим, коли розмір вибірки невеликий і кількість населення не є нормальною. Таким чином, це може бути кращим у сенсі припущень, але не краще в усіх відношеннях.

Зразки завантажувального зразка із заміною, перестановка тестує зразок без заміни. Тести Манна-Вітні та інші непараметричні випробування - це фактичні випадки тесту на перестановку. Я фактично віддаю перевагу тесту на перестановку, тому що ви можете вказати змістовну статистику тесту.

Рішення про те, який тест використовувати, має базуватися на відповіді на питання та знаннях про науку, що веде до даних. Теорема центрального ліміту говорить нам, що ми все ще можемо отримати дуже хороші наближення від t-тестів, навіть коли популяція не є нормальною. Наскільки хороші наближення залежать від форми розподілу популяції (а не вибірки) та кількості вибірки. Є багато випадків, коли t-тест все-таки є розумним для менших зразків (і деякі випадки, коли він недостатньо хороший у дуже великих зразках).