प्रथम। दो समूहों में टिप्पणियों का स्वतंत्र अर्थ होना चाहिए कि दो समूहों में अलग-अलग व्यक्ति शामिल हैं, न कि एक ही व्यक्ति को दो बार या विशेष रूप से मिलान किए गए व्यक्तियों (जैसे भाई-बहन) से मापा जाता है। जब आपके पास दो स्वतंत्र समूह होते हैं, तो आपका डेटा निम्नानुसार होता है:
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
इसके विपरीत, जब आपके 2 समूह जोड़े जाते हैं (संबंधित) आप सामान्य रूप से अपना डेटा दर्ज करते हैं जैसे कि आपके पास सिर्फ एक समूह, दो उपाय हैं:
id characteristic
measure1 measure2
1 3.4 0.9
2 1.6 5.3
3 2.8 5.0
सभी अवलोकन (समान समूह में भी) स्वतंत्र होने चाहिए । यह भी सच है और इसका अर्थ है कि डेटा की प्रत्येक पंक्ति (डेटा उदाहरणों के ऊपर देखें) को अन्य पंक्तियों के स्वतंत्र रूप से नमूने में शामिल किया गया था: आईडी = 1 के साथ अवलोकन अवलोकन आईडी = 2 या आईडी = 3 से स्वतंत्र रूप से नमूना लिया जाता है।
दूसरा। वह एक जैसे है। स्वतंत्र समूहों के लिए टी-टेस्ट को स्वतंत्र समूहों के लिए एक तरफ़ा एनोवा के एक विशेष मामले के रूप में माना जा सकता है।
तीसरा। कई अलग-अलग nonparametric परीक्षण हैं। जिस विलकॉक्सन परीक्षण के बारे में आप बात कर रहे हैं, वह दो युग्मित-नमूना परीक्षण है, इस प्रकार, इसे गैर-स्वतंत्र समूहों (समूहों के भीतर स्वतंत्र टिप्पणियों के साथ) की आवश्यकता है। दो स्वतंत्र समूहों के लिए गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण को मैन-व्हिटनी परीक्षण (और शायद ही कभी विलकॉक्सन परीक्षण भी कहा जाता है) कहा जाता है।