偏态分布资料能不能用t检验？记住这一句话!
编者荐语：
“浙江中医药大学医学统计教研室主任郑老师的专属公众号“郑老师统计课程”已经开通，用于发布公益直播、免费医学研究设计与统计课程，并设置统计咨询讨论区，欢迎关注”。
以下文章来源于郑老师统计课程 ，作者郑老师
浙中大郑老师关于医学论文与统计分析的公众号。感谢您的关注
现在对于偏态分布能不能用t检验，现在存在着一定的争议！
观点1：根据中心极限定理，大样本数据的样本均数将服从正态分布，所以哪怕是偏态数据，此时开展t检验是没有问题”。
观点2：应该开展正态性检验，利用KS法或者SW法，如果正态性检验P<0.05，则一定不能采用t检验。
两种观点都不对！详细可以参考本人的其他文章：
一个争议的问题：大样本偏态数据的比较，也可以用t检验、方差分析吗？
实际上，很多数据正态性检验P值小于0.05，看起来也是“中间多两边少”的分布情况，甚至看起来有点偏态！
对于这些模棱两可的较大样本，看起来中间多两边少，但是在正态性检验P小于0.05的，怎么办呢？
请记住一句话：
如果该指标理论上（常理上，一种专业常识）是正态分布的，哪怕你得到的样本如果有点偏态（不要太严重），也可以采用t检验、F检验，采用均数和标准差来描述；如果该指标理论上（常理上，一种专业常识）是偏态分布的，如果你正态性检验P小于0.05，则采用非参数检验的方法，比如秩和检验等。
比如，肿瘤患者的生存时间。如果你是从事临床肿瘤研究，你可以从专业常识上可以判断它是偏态分布的，那么你在统计描述完全可以采用中位数来描述，采用非参数法来进行分析。
如果你采用均数来描述，采用t检验来分析，那么审稿人也会从专业常识上直接否定你的方法学！
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