Помогите провести сравнительный анализ, пожалуйста! Опции

[Luce]

У меня выборка по разным количественным признакам. Выборку каждого из признаков я проверяла на нормальность распределения по тесту Колмогорова-Смирнова. Часть данных у меня получилась параметрической, часть - нет. А мне необходимо сравнить эти признаки. Так какой тогда мне метод сравнения выбирать: параметрический или непараметрический? Ведь приходится сравнивать две выборки, одна из которых распределена нормально, а другая - нет.
Помогите, пожалуйста!

[Luce]

Супер! Спасибо)
Скажите, а может мне кто-нибудь ответить на такой вопрос: считаются ли две выборки зависимыми, если данные разных лет одного и того же параметра сравниваются, но при этом это данные получены от разных людей, а не от одних и тех же? К примеру, сравнивают как изменился диалект какой-нибудь деревни. Есть данные 1950 и 2005 годов. Сравниваются записи, полученные от разных людей, но при этом ведь есть зависимость.

[плав]

Супер! Спасибо)
Скажите, а может мне кто-нибудь ответить на такой вопрос: считаются ли две выборки зависимыми, если данные разных лет одного и того же параметра сравниваются, но при этом это данные получены от разных людей, а не от одних и тех же? К примеру, сравнивают как изменился диалект какой-нибудь деревни. Есть данные 1950 и 2005 годов. Сравниваются записи, полученные от разных людей, но при этом ведь есть зависимость.

1) Вы, как это обычно происходит, делаете ошибку, путая распределение в выборке с распределением в популяции. Все разговоры о нормальности/ненормальности относятся к популяции, а не к выборке, писать, "распределение в выборке" является ошибкой (на самом деле тестируется гипотеза о том что выборка пришла из популяции с нормальным распределением). Если же Вы настаиваете, что в одной популяции у Вас нормальное распределение, а в другой - нет, то сравнивать нечего, Вы уже сказали, что это разные популяции (более того, посыл, что мы "сравниваем выборки" не правилен, мы тестируем гипотезу о том, что обе выборки пришли из одной популяции). Отсюда совет (кроме просмотра назад форума, там это неоднократно обсуждалось) определитесь с нормальностью/ненормальностью на основании анализа литературы или крупных исследований в той же области и только в крайнем случае прибегайте к тестированию распределения, особенно если размер выборки небольшой (если большой - то тогда по выборке можно делать предположение о характере распределения в популяции).
2) То, что непараметрические критерии не зависят от закона распределения - не совсем так. В этих методах просто абсолютные значения заменяются на ранги , поэтому для ряда не нормальных распределений (с тяжелыми хвостами) непараметрические критерии являются не адекватными
3) В случае, если у Вас несколько деревень, то да, наблюдения являются зависимыми, в анализе это надо будет учитывать, если только одна деревня и разные люди - то нет.