我假设您正在谈论遗传性肾发育不良中的新生儿行为评估量表值。

我经常在医学研究中看到，医生希望仅仅基于测量值的分布，对他们的研究结果进行基于临界值和简单阈值的解释。然而实践和应用通常需要高阳性预测值或高阴性预测值，因此必须考虑未来测试人群的特征。我的观点是，即使现在您只想“区分两组”，您可能希望在未来以某种方式应用它，因此您可能希望找到最佳阈值，优化成本、风险和收益（生存、生活质量等）在实际环境中。所以我建议你在你的应用程序中考虑这些。

如果您愿意假设总体具有相同的方差，您可以基本上使用 LDA 而没有正态性假设（又名 Fisher 方法或 Fisher 判别函数）。

如果没有这个假设，您可以尝试一种 EM 算法，这就是 Matt 建议的间接方法，因为这将是一种混合模型方法。