昨天，在plob.org写完这篇permutation test 置换检验。这是一篇拖了半年的文章。 今天，在这里想说一下Permutation test中的一些小细节。

1. permuation是对已有的样本进行重新排序，打乱之前对照组和实验组的差异。而Bootstrap是从样本中重复抽样。

2. permutation test不需要有样本分布为正态的条件（稍微有点废话，非参的方法就是用来处理不是正态的问题的）。But resampling in a way that moves observations between the two groups requires that the two populations are identical when the null hypothesis is true—not only are their means the same, but also thire spreads and shapes. 其实还是得需要是同分布的。

3. 可以使用置换检验的情况： 3.1 Two -sample problems：当零假设说的是两个同分布的总体时。 3.2 matched pairs desings：当零假设说的是样本在每对之间只有随即的差异时。 3.3 Relationships between two quantitative variables：当零假设说的变量是不相关的时。

4. 如果你要找个置信区间，我们不需要知道零假设是否成立，那么还是用Bootstrap吧。

2015.04.04 update

我在自己的博客里备份了permutation test 置换检验这篇文章