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!

[плав]

1) Нет, тут Вы должны понимать разницу между тем, что в статистике понимают под именем популяции - это совокупность объектов одного класса. Т.е. если у Вас разные года, то популяция - жители этого места во все годы и вопрос, на который Вы пытаетесь ответить, можно ли считать (на основании анализа выборки), что в городе (деревне) ничего не изменилось и это одна "популяция" (если хотите, генеральная совокупность) или же что-то поменялось и они теперь на себя же старых не похожи.
2) Распределение с тяжелыми хвостами - распределение, похожее на нормальное, однако в конце распределения находится большее количество наблюдений
3) Насчет зависимой выборки. Обычно вариабельность данных (причину, по которой наблюдения отличаются друг от друга) можно разделить на несколько групп - систематические факторы (изучаемые, внутрииндивидуальные колебания и межиндивидуальные колебания. В том случае, если мы можем отделить внутрииндивидуальные колебания от межиндивидуальных, говорят о зависимых переменных. Простейший вариант - один и тот же параметр измеряется у одного и того же человека. Расчитывая разность, мы устраняем междиндивиуальную вариабельность (например, у первого человека до/после 140/130, у второго 100/90, у третьего 170/160, если просто сравнить первые и вторые цифры - разброс очень большой, если взять разности - вариабельности вообще нет).
Соответственно, в том случае, когда деревня одна, то у всех людей показатель "индивидуальности" один и ничего устранить нельзя - это не зависимые переменные (простой тест - как Вы установите соответствие между человеком в 1950 и 2000? Если однозначного ответа нет, значит не зависимые)