=> 선생님께서 지적하신대로, 통계기법을 적용하려면 우선 기본 전제조건을 만족여부를 확인하는 것이 우선입니다.
하지만, 실제 데이타는 큰 프로젝트를 제외하고는 이런 전제조건을 만족하는 경우가 많지 않습니다.
대신, 데이타를 변환(log로 치환 등)하여 정규분포에 가까운 모양을 가질 수는 있습니다.
비모수방법보다는 power가 높은 통계기법이구도 하구요.
그렇기에 조건을 만족하지 않더라도 모수적인 방법을 많이 사용합니다.
논문 리뷰어들도 통계쪽 논문이 아닌 이상 t-test를 적용해서 기본전제를 만족하는지 아닌지를 지적하지는 않는 것 같습니다.
실제 논문을 보시면, 예를 들어 흡연율의 차이를 보기위해서 t-test를 적용했다라고 되어 있지, 기본적인 전제들을 만족해서 t-test를 했다라고는 기술되어 있지 않음을
확인 하실 수 있습니다. 
 

2. 비모수검증인 맨휘트니 검증의경우 평균의 차이가 아닌 순위의 차이라고 써놓은 많은 문헌들을 봤습니다 맨휘트니 검증을 하면 평균간 차이검증이 불가능한건가요?

=> 비모수적인 방법(Nonparametric, 자료가 가지는 분포의 형태를 고려하지 않고 순위만으로 검정함)으로 두 그룹간 평균 비교에 사용됩니다.
"평균"을 대표값으로 쓰지 못하다는 것 뿐이지, 두 그룹간을 비교하는 것은 T-test(paired t-test)와 같습니다.
독립인 두 집단일 경우 Mann-Whitney U test, 짝지어진 집단인 경우 Wilcoxon signed rank test를 실행합니다.
단, 비모수 검정은 모수검정(t-test, etc)에 비해 power가 낮은 통계기법입니다(즉, pvalue가 조금 더 높게 나옵니다)
하지만, 대부분의 데이타가 정규성을 만족하지 않는 경우가 많기 때문에, 비모수 통계를 쓰는 경우가 많습니다.
   

3. T검증의 경우 Levene의 등분산검증이 만족 못할때 웰치 아스핀 검증을 써야 하는데 Ancova에서 만족을 못할때는 어떻게 하는건가요?

=>  비모수 ancova를 사용하면 됩니다.  
 

4. Ancova로 검증할경우 사전 집단을 공변인으로 잡아주는 절차만으로 실험논문에서 사전집단의 동질성을 가정못할경우 자동으로 잡아주는건가요?

5. 2009년도 이후에 많은 박사 논문들이 T가 아닌 Ancova를 돌리는 추세입니다.
 하지만 사전집단의 평균이 같아서 동질집단임이 확인되었는데 굳이 Ancova를 쓸 이유가 있나요?

=> 실험 내용과 목적에 따라서 anova, ANCOVA, repeated measures anova의 통계기법을 적용하는 것이 더 적절할 수 있습니다.
    선생님의 실험디자인 파악 및  가정에 따라서, 정확한 답변을 드릴 수 있을 것 같습니다.
    공변량이 정말 결과변수에 영향을 준다면, 모형에 고려해줘야 함으로 ANCOVA를 고려하는게 좋습니다.




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