修正されたタイデータのコルモゴロフスミルノフ検定に代わる方法はありますか？

2つのサンプル（コントロールと処理済み）から大量のデータを取得しました。各サンプルには、Rで有意性検定を受ける数千の値が含まれています。トンと彼らは関係を持っています。分布は不明であり、コントロールと処理された分布の形状は異なる可能性があります。そのため、ノンパラメトリック検定を使用して、サンプル全体の違いが10の異なる要因で有意であるかどうかを比較します。

コルモゴロフとスミルノフのテストを使用することを考えましたが、それは本当に関係に適していません。私は最近、KSテストのブートストラップバージョンを実行し、関係を許容するMatchingと呼ばれる新しいRライブラリを見つけました。これは本当に良いアイデアですか、代わりに別のテストを使用する必要がありますか？そして、p値を調整する必要がありますか？

KSテストを使用する代わりにoneway_test、coinパッケージの機能に実装されている置換またはリサンプリング手順を使用するだけで済みます。この質問に対する受け入れられた答えを見てください。

更新：パッケージにafexは、compare.2.vectors2つのベクトルの順列およびその他のテストを実装する関数が含まれています。CRANから取得できます。

install.packages("afex")

2つのベクトルの場合x、yそれは（現在）次のようなものを返します。

> 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

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