Düzeltilmiş bağlı veriler için Kolmogorov-Smirnov testine bir alternatif var mı?

Her biri R'de önem testine tabi tutulacak birkaç bin değer içeren iki örnekten (kontrol ve işlem görmüş) bir grup veri aldım. Teorik olarak, değerler sürekli olmalı, ancak ölçüm yazılımı tarafından yapılan yuvarlama nedeniyle t ve bağları var. Dağılımlar bilinmemektedir ve kontrol ve işlenmiş dağılımların şekilleri farklı olabilir, bu yüzden numuneler arasındaki farkın 10 farklı faktör için önemli olup olmadığını karşılaştırmak için parametrik olmayan bir test kullanmak istiyorum.

Kolmogorov-Smirnov testini kullanmayı düşündüm, ancak bağlar için gerçekten uygun değil. Son zamanlarda KS testinin önyükleme sürümünü çalıştıran ve bağları tolere eden Matching adında yeni bir R kütüphanesine rastladım . Bu gerçekten iyi bir fikir mi yoksa onun yerine başka bir test mi kullanmalıyım? Ve p değerini ayarlamam gerekir mi?

KS testini kullanmak yerine oneway_test, coinpaketin işlevinde uygulandığı gibi bir permütasyon veya yeniden örnekleme prosedürü kullanabilirsiniz . Bu sorunun kabul edilen cevabına bir göz atın .

Güncelleme : Paketim afex, compare.2.vectorsiki vektör için bir permütasyon ve diğer testleri uygulayan işlevi içerir . CRAN'dan alabilirsiniz:

install.packages("afex")

İki vektör için xve yo (şu anda) bir şey gibi döndürür:

> compare.2.vectors(x,y)
$parametric
   test test.statistic test.value test.df       p
1     t              t     -1.861   18.00 0.07919
2 Welch              t     -1.861   17.78 0.07939

$nonparametric
             test test.statistic test.value test.df       p
1 stats::Wilcoxon              W     25.500      NA 0.06933
2     permutation              Z     -1.751      NA 0.08154
3  coin::Wilcoxon              Z     -1.854      NA 0.06487
4          median              Z      1.744      NA 0.17867

Bu işlevle ilgili herhangi bir yorum memnuniyetle karşılanmaktadır.