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按少数服从多数原则，判数据“正态”。 任何时候都相信“最权威方法”。在正态分布检验中，相信MINITAB软件选择的缺省方法“Anderson-Darling”是最优方法，判数据“非正态”。 检验中的原则总是“拒绝是有说服力的”，因而只要有一个结论为“拒绝”则相信此结果。因此应判数据“非正态”。 此例数据太特殊，要另选些方法再来判断，才能下结论。
检验一个样本是否来自正态总体 检验一个样本是否来自对数正态总体 检验一个样本是否来自二项分布 检验一个样本是否来自任一个分布 在确定样本来自正态分布后，对正态均值作出估计
两独立样本比较的t检验 u检验 方差齐性检验 t检验 正态性检验
t检验样本是正态 Mann-Whitney检验两个样本，可以非正态 单因子方差分析多个样本均值比较 Kruskal-Wallis检验单个总体的均值检验
两样本比较的秩和检验方法中的正态近似法为参数检验 当符合正态假定时，非参数检验犯I2类错误的概率较参数检验大 符号秩和检验中，差值为零不参加编秩 当样本足够大时，秩和分布近似正态 秩和检验适用于检验等级资料,可排序资料和分布不明资料的差异
只用2） 应验证1）2） 应验证1）2）3） 应验证1）3）
符号秩和检验中，差值为零不参加编秩 两样本比较的秩和检验方法中的正态近似法为参数检验 当符合正态假定时，非参数检验犯II类错误的概率较参数检验大 当样本足够大时，秩和分布近似正态 秩和检验适用于检验等级资料、可排序资料和分布不明资料的差异
均值、方差法和f检验法是对样点数据进行一致性检验的基本方法 对不同交易方式计算的样点地价，可以不进行同一性检验 基准地价确定时，要求样点总体呈正态或正偏态分布 在进行样点总体一致性检验时，需要结合样点数据总体分布类型选择相应的检验方法
皮尔逊偏态量数法 峰度检验法 偏度检验法 累加次数曲线法
检验一个样本是否来自正态总体 若确定是正态分布，可估计正态均值与正态标准差 可用来检验一个样本是否来自对数正态分布 用来检验一个样本是否来自二项分布
均值、方差法和f检验法是对样点数据进行一致性检验的基本方法 对不同交易方式计算的样点地价，可以不进行同一性检验 基准地价确定时，要求样点总体呈正态或正偏态分布 在进行样点总体一致性检验时，需要结合样点数据总体分布类型选择相应的检验方法
两独立样本比较的t检验 u检验 方差齐性检验 t＇检验 正态性检验
非正态数据、方差相等、分布形状相同，检验中位数的相等性 非正态数据、方差不相等、分布形状相同，检验中位数的相等性 正态数据、方差相等、分布形状相同，检验中位数的相等性 非正态数据、或方差不相等、或分布形状不相同，检验中位数的相等性
两独立样本比较的t检验 u检验 方差齐性检验 t'检验 正态性检验
符号秩和检验中，差值为零不参加编秩 两样本比较的秩和检验方法中的正态近似法为参数检验 当符合正态假定时，非参数检验犯Ⅱ类错误的概率较参数检验大 当样本足够大时，秩和分布近似正态 秩和检验适用于检验等级资料、可排序资料和分布不明资料的差异
ANOVA 2－Samplet 卡方检验 Kruskalwallis
正态/非正态数据、方差相等、分布外形相同，检验中位数的相等性 正态/非正态数据、方差相等/不相等、分布外形相同，检验中位数的相等性 正态数据、方差相等、分布外形相同，检验中位数的相等性 正态/非正态数据、方差相等/不相等、分布外形相同/不相同，检验中位数的相等性
用正态u统计量检验均值是否相同 先用χ2统计量检验方差是否相同，再用t统计量检验均值是否相同 先用χ2统计量检验方差是否相同，再用正态u统计量检验均值是否相同 先用F统计量检验方差是否相同，再用正态u统计量检验均值是否相同 先用F统计量检验方差是否相同，再用t统计量检验均值是否相同
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