Может ли начальная загрузка использоваться для замены непараметрических тестов?

Я довольно плохо знаком со статистикой. Концепция начальной загрузки меня смутила.

Я знаю, что для нормального распределения выборки необходимо использовать определенные тесты, такие как t-критерий. В случаях, когда данные обычно не распространяются, запрос «начальной загрузки» в t-тестах в SPSS обойдёт ли это проблему ненормальности? Если да, то является ли t-статистика, сообщаемая в выходных данных, основанной на загрузочном распределении выборки?

Кроме того, будет ли это лучший тест по сравнению с использованием непараметрических тестов, таких как Манн-Уитни или Крускал-Уоллис, в случаях, когда у меня есть ненормальные данные? В ситуациях, когда данные не являются нормальными, и я использую начальную загрузку, я не сообщал бы t-статистику: правильно?

Бутстрап работает, не требуя допущений, таких как нормальность, но он может сильно варьироваться, когда размер выборки невелик и популяция не нормальна. Так что это может быть лучше в смысле удержания допущений, но это не лучше во всех отношениях.

Образцы начальной загрузки с заменой, образец перестановочных испытаний без замены. Манн-Уитни и другие непараметрические тесты на самом деле являются частными случаями теста перестановки. Я на самом деле предпочитаю тест перестановки здесь, потому что вы можете указать значимую статистику теста.

Решение о том, какой тест использовать, должно основываться на ответе на вопрос и знании науки, ведущей к получению данных. Центральная предельная теорема говорит нам, что мы все еще можем получить очень хорошие приближения из t-тестов, даже когда совокупность не является нормальной. Насколько хороши аппроксимации, зависит от формы распределения населения (не выборки) и размера выборки. Во многих случаях t-критерий все еще приемлем для небольших выборок (и в некоторых случаях он недостаточно хорош для очень больших выборок).