网络上、甚至一些统计学教材中认为，大样本资料可以无视正态性问题。他们认为
“根据中心极限定理，无论样本来自何种分布，只要样本量足够大（一般认为样本量大于50或者100以上），其样本均值均近似服从正态分布。
因此样本量较大时，完全可以忽视正态性问题，仍然可以采用t检验检验方法”。
t检验没错！但错在结论。
两组偏态分布数据比较均数差异性，当t检验P<0.05，则说明两组均数存在着统计学差异。
问题是，两组均数存在着统计学差异，能够说明两组数据有差异吗？
t检验是可以比较两组均数是否有差异，本身是可以比较两组偏态数据的均值（偏态分布的均值也呈现正态分布），但是由于均数的差异不能说明两组严重偏态数据的差异性（至少也得用中位数体现呀）。
因此，t检验结论无法反映两组严重偏态数据的分布差异性，哪怕你是大样本！
总结来说就是，偏态数据用均数描述就是错误的，所以t检验结论也是错误的。
更详细的解释，大家可以看一下郑老师之前写的推文，图表结合，相信大家会更容易理解
一个争议的问题：大样本偏态数据的比较，也可以用t检验、方差分析吗？
这个统计问题就解答到这里，大家可以关注我的公众号“医学论文与统计分析”，我们将分享更多统计学知识！
