Первый. Наблюдения в двух группах должны быть независимыми, что означает, что эти две группы состоят из разных индивидов, а не одних и тех же индивидов, измеренных дважды, или специально подобранных индивидов (таких как братья и сестры). Когда у вас есть две независимые группы, ваши данные выглядят следующим образом:
id group characteristic
1 1 3.4
2 1 1.6
3 1 2.8
4 2 0.9
5 2 5.3
6 2 5.0
Напротив, когда ваши две группы связаны (связаны), вы обычно вводите свои данные, как будто у вас есть только одна группа, две меры:
id characteristic
measure1 measure2
1 3.4 0.9
2 1.6 5.3
3 2.8 5.0
Все наблюдения (даже в одной группе) должны быть независимыми . Это также верно, и это означает, что каждая строка данных (см. Выше примеры данных) была включена в выборку независимо от других строк: наблюдение с id = 1 выбирается независимо от наблюдения id = 2 или id = 3.
Во- вторых. Они одинаковые. T-критерий для независимых групп можно рассматривать как частный случай одностороннего ANOVA для независимых групп.
В третьих. Существует много разных непараметрических тестов. Тест Уилкоксона, о котором вы говорите, - это тест с двумя парными выборками, поэтому он требует наличия независимых групп (с независимыми наблюдениями внутри групп). Непараметрический тест для двух независимых групп называется тестом Манна-Уитни (и тоже редко называется тестом Уилкоксона).