ANOVA、t検定、ノンパラメトリック検定の独立性仮定に関する質問

私は統計学の初心者であり、統計的検定の独立性の仮定について多少の混乱があります。

1. インターネットを検索したところ、t検定の場合、2つのグループの観測値は独立しているはずです（つまり、サンプル1の測定値とサンプル2の測定値は異なるはずです）。他のいくつかの情報によれば、（同じグループ内であっても）すべての観測値は独立しているはずです。どちらが正しいか？
2. ANOVAの独立性の仮定とt検定の独立性の仮定は同じですか？
3. Wilcoxonの符号付き順位検定などのノンパラメトリック検定でも、独立性の仮定を満たす必要がありますか？

最初。 2つのグループの観察は独立している必要があります。つまり、2つのグループが異なる個人で構成され、2回測定された同じ個人や特別に一致した個人（兄弟など）ではないということです。2つの独立したグループがある場合、データは次のようになります。

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

対照的に、2つのグループがペアになっている（関連している）場合は、通常、1つのグループのみのようにデータを入力し、2つのメジャーを使用します。

id   characteristic
    measure1  measure2
1     3.4        0.9
2     1.6        5.3
3     2.8        5.0

すべての観測値は（同じグループ内であっても）独立している必要があります。これも当てはまり、データの各行（上記のデータ例を参照）が他の行とは無関係にサンプルに含まれていることを意味します。id= 1の観測は、観測id = 2またはid = 3とは無関係にサンプリングされます。

第二。彼らは同じです。独立グループのT検定は、独立グループの1因子ANOVAの特定のケースとして扱うことができます。

第3。多くの異なるノンパラメトリック検定があります。あなたが話しているウィルコクソン検定は、2つの対応のある標本検定であるため、独立していないグループが必要です（グループ内に独立した観測がある）。2つの独立したグループのノンパラメトリック検定は、マンホイットニー検定と呼ばれます（まれにウィルコクソン検定とも呼ばれます）。