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这里有个问题，希望大家不吝赐教。 我想验证一组数据是否显著异于一个值（例如，此值 为a），但是经K-S test，这组数据不服从正态分布，所以用不了t test。论坛里有人说是可以用秩和检验，即另外建一组数据，所有值为要检验值a，然后将两组数据进行检验。 我的问题是，这种方法从学术角度讲可行吗（此问题涉及到要发表的论文）？如果可行，具体用哪种方法，是Mann-Whitney U test （Two-independent Sample test），还是Wilconxon (Two-related Sample test)? 如果不可行，有什么其他合适的方法去验证一组不服从正态分布的数据是否显著异于某个值？ 望有经验者不吝赐教，本人仍属统计学入门级别。先谢过了。

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关键词：Mann-Whitney Independent Dependent Related Whitney

如果不是正态分布 可以考虑用非参的秩和检验的

你要看你的两组数据是独立样本还是相互配对的独立的来进行选择

谢谢你的回答。

其中的一组数据是我自己构建的，即全部为一个固定的值。首先，这种比较方式在学术水平上是允许的吗或者有人这么做吗？

如果非要考虑两个样本独立不独立，我想他们是独立的，因为我自己构建的数据组，是假设该数据来源于能够产生这个固定比较值的一个群体。

所以，我的问题重点是第一个，可否通过自己构建包含相同值的一组数据，来跟样本数据作显著性比较，从而判定，该样本数据是否显著异于某个定值？

非常感谢!