Re：t検定母集団が正規に分布していない場合、サンプルサイズが十分に大きければ、サンプル平均という仮定に違反しない可能性があります。中心極限定理は、N個の確率変数の合計は通常、大きなNに対して分散されると述べています。サイズNは、母集団の歪度に依存します。
人口はどのように、そしてどの程度正常ではありませんか？
Re：t検定ありがとうございました、
「人口はどのように、そしてどの程度、正常ではないのですか？」
プロット分布とShapiro-Wilk W検定（アルファ= 0.05）。添付の図には、1つの母集団に対するプロットと検定の例があります。
Re：t検定「優れたパフォーマンス」の運用上の定義がなければ、あなたの質問に答えることは不可能です。他のすべてが失敗した場合、2つの母平均の仮説を検定するためのノンパラメトリック検定のいずれかを提案します。このようにして、「良好なパフォーマンス」の定義を思い付く必要はありません。また、必ずしも分布の仮定に縛られる必要はありません。
Re：t検定正規分位点プロットの曲率は、母集団にゆがみがあることを示しています。これは、適合度検定が正規分布モデルを拒否する理由の1つです。ただし、スキューはそれほど強くないため、サンプル平均はほぼ正規分布し、t検定は有効であるはずです。
以下は、確率変数の合計が正規分布することを保証するために必要な最小サンプルサイズを推定するためのリファレンスです。
サグデン、RA、等。（2002）「簡単なランダムサンプリングに関するコクランの規則、
Royal Statistical SocietyのJ、シリーズB、統計手法。62（4）：787-793。
Re：t検定また、Onewayプラットフォーム（FでXにフィット）でtテストを実行し、JMP Proで違いをブートストラップすることもできます。
Re：t検定Markbaileyさん、ご清聴ありがとうございました！
Re：t検定、この興味深い参照を提供してくれてありがとう。この記事の理解に基づいて、G1とgamma1はまったく同じですか（フィッシャーの歪度の測定値と同じです）？これが、JMPが「要約統計」（たとえば、「分析」>「分布」）で計算するのと同じ統計であることを確認できますか？
Re：t検定答えがわからないので調べました。私が見つけた定義を使用していますウィキペディアリファレンス 。
配布プラットフォームが提供する要約統計のJMPヘルプ：
PROC CALISのSAS / STATヘルプ：
G1に関するウィキペディアのソース：
Re：t検定マークありがとう！t検定こんにちは、
正規性の仮定に違反している場合でも、平均比較のt検定で優れたパフォーマンスを得ることができますか？（これは、それぞれの観測数が似ている2つの母集団を比較する場合（n = 41およびn = 42）です。これをサポートするためにいくつかのリファレンスが必要です。
ありがとうございました
アディアス
