非参数检验的问题

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我测量了不同地点  同一植物的 花苞片长度

得到三组数据

m<-c(89.18,91.87,110.5,85.24,83.65,78.62,94.83,92.07,96.21,59.23,83.79,78.15,87.63,91.91,93.78,85.74,100.79,63.71,57.67,86.64,84.86,92.79,70.48,76.37,94.11,87.05,90.56,84.58,93.82)
n<-c(63.68,88.89,62.90,45.27,39.42,78.86,70.06,82.06,76.41,82.76,41.97,61.42,49.45,64.42,73.85,84.15,85.08,79.95,91.57,66.24,60.89,55.58,66.26,83.57,62.15,56.01,87.21,83.37,97.86,75.80)
q<-c(91.20,86.52,59.42,100.24,84.21,84.93,102.18,59.44,74.72,91.04,86.51,61.43,67.80,91.34,90.79,83.68,88.06,66.45,89.33,80.05,105.29,81.07,84.55,95.58,63.16,78.42,91.10,76.26,94.90,78.96,82.40)

经shapiro正态性检验 m组不是正态分布，其他两组是正态性分布

比较三组的平均值是否相等

用非参数检验的话 该用哪种呢？ 一般非参数检验当大于两个样本时该怎末办呢

请高手指教

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关键词：非参数检验 参数检验 非参数 检验 参数

嘿嘿

既然是非参数检验，

就不要求样本是服从什么什么分布的。

所以你做的shapiro  test是没有必要的。

还有，

如果你要是多组比较

那最好用方差分析。

嘿嘿

既然是非参数检验，

就不要求样本是服从什么什么分布的。

所以你做的shapiro  test是没有必要的。

还有，

如果你要是多组比较

那最好用方差分析。

我是这样想的

首先检验 数据的分布

有一组不是正态分布

所以无法用方差分析

那只能用非参数检验

但是非参数检验的话

比较每两组之间的平均值 是不是需要分别两两进行检验？

无法像多重检验那样直接得出每两组之间的比较结果

实际中看是否是正态分布可以不那么严格地依据理论，QQ图上数据基本在那条线附近就是行了。

还可通过多水平的方法得出的。那样不仅充分利用了每个个体的数据，也由定性描述上升到了定量。