两正态样本 均值差的检验
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各位好，使用R语言对成对出现的正态样本进行均值差的检验时，t.test、z.test、wilcox.tes哪种方法更有效呢？
举例而言，对于下列成对出现的两组数据（new，ori），使用shaprio.test验证其均符合正态分布，继而对此二者的均值差进行检验，使用t.test及wilcox.test均可验证前者均值大于后者；而使用z.test进行左侧及右侧检验shi时，p-value均大于0.05，是否证明此时z.test失效了呢？
非常感谢各位！
，
new=c(459,367,303,392,310,342,421,446,430,412)
ori=c(414,306,321,443,281,301,353,391,405,390)
z.test(new,ori,alternative="less",sigma.x=sd(new),sigma.y=sd(ori))#p-value = 0.8674
z.test(new,ori,alternative="greater",sigma.x=sd(new),sigma.y=sd(ori))#p-value = 0.1326
举例而言，对于下列成对出现的两组数据（new，ori），使用shaprio.test验证其均符合正态分布，继而对此二者的均值差进行检验，使用t.test及wilcox.test均可验证前者均值大于后者；而使用z.test进行左侧及右侧检验shi时，p-value均大于0.05，是否证明此时z.test失效了呢？
非常感谢各位！
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new=c(459,367,303,392,310,342,421,446,430,412)
ori=c(414,306,321,443,281,301,353,391,405,390)
z.test(new,ori,alternative="less",sigma.x=sd(new),sigma.y=sd(ori))#p-value = 0.8674
z.test(new,ori,alternative="greater",sigma.x=sd(new),sigma.y=sd(ori))#p-value = 0.1326
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