間違えて途中で送っちゃいました。
ただ、それぞれの手法には適用するための前提条件があるわけで、あまりにもそこから外れているものは計算すれば答えは出るものの、出てきた答えに意味がなくなってしまいます。
（おおさんのおっしゃるように、場合によっては無理に検定しなくても、というご意見はごもっともだと思います。）
最近はこの辺のところに煩くなってきていて、特に動物実験の場合には多重性について指摘されることが多くなっているように感じます。
等分散性についてはサンプルの群間比較を行って（母集団の分散を推定していることになる）いる例もよくみかけますが、正規性の検定まではやらないのが普通だと思います。
少数例のサンプルから母集団を推定しても、皆様お考えのように大した精度ではありません。本来であれば母集団の分布を推定するためにそれなりのバックグラウンドデータを取らなければいけないのでしょうが、よほど特殊な場合以外は、過去の事例を参考にし、大抵の計量データは暗黙のうちに正規分布として処理されているのでは。
ただし、血中薬物濃度は「対数正規分布」するものとされているので、「対数変換後にt検定」することになっています。また、本来ノンパラメトリックなデータの場合、t検定を使うことで「有意差が出にくい」場合もあります。そういう意味で、『その分野でそのデータがパラメトリック、ノンパラメトリックのどちらで扱われているかに従う』ことを考えてみるのは一つの方法だと思います。あまり古い論文を参考にすると（現在の基準では）方法が間違っている可能性があるので、新しいものをみたほうが良いと思いますが。 |
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