再论“数据不是偏态时，是否可以采用t检验？”| 统计小食
统计小食系列
（2）当正态、偏态、率的数据狭路相逢，如何绘制规范医学论文表格
统计小食（5）
在统计小食第一篇，本人已经陈述过，当变量是偏态分布时，应该采用的方法。
本篇小食再论数据的偏态性问题，主要针对两种情况，第一种，当存在异常值时，第二种当两组开展比较，其中有一组为偏态分布的情况
1.当数据存在着极端值时，统计分析策略
案例：以下案例中，低蛋白组存在着一个187的异常值：
正态性检验结果如下
看起来虽然是正态数据，但是187数据已经严重偏离均数。对于低蛋白组，除去异常值之外，其它的值算出均数为102，标准差为16。均数加上三倍标准差结果为150。所以187远远超过三倍标准差，是一个异常值。
对于这样的异常值，如果我们采用t检验，则P值为0.201：
如果采用两样本wilcoxn秩和检验，P为0.057，P值小于t检验结果
对于上述的情况，推荐使用非参数秩和检验，而不是t检验；
因此，当存在着样本存在着异常值，特别是小样本的时候，秩和检验效果不一定比t检验要差。
所以在这里建议，如果存在着一个高于或低于均数3倍标准差以上的，建议采用秩和检验方法；如果存在着更为离谱的异常值，则需要考虑是否剔除异常值（可能数据采集的结果不正确）
2. 当数据开展正态性检验，其中一组是偏态分布，一组不是，如何处理？
这一现象较为常见，因为t检验需要比较的2组均符合正态性的要求，如果出现其中一组正态性检验P<0.05,如何是好?
我的答案是：回归本源，看结局指标的总体特征！
1）如果指标总体上应该是正态分布，应该采用t检验
比如：我基于一个社区人群，调查其糖尿病，那么其血糖一般来说是正态分布，但也有个别样本会得到近似偏态分布；如果我们比较男性与女性血糖有无差别，正态性检验时会可能出现，一组是正态，另外一组是偏态的情况，这个时候仍然可以采用t检验比较两组人群的血糖。
2）如果数据总体上是偏态分布，应该采用秩和
比如：某研究者观察局部加热治疗小鼠移植肿瘤的疗效，以生存日数作为观察指标，实验结果见下表，试检验两组小鼠生存日数有无差别？
尽管下图正态性检验仍然有一组是正态的，我仍然推荐的是秩和检验方法，因为生存时间理论上就是偏态分布的！
3） 如果存在着极端值或者异常值造成偏态性不符合的，推荐使用秩和检验。
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