Re: t-testSi les populations ne sont pas normalement réparties, l'hypothèse selon laquelle les moyennes de l'échantillon ne peuvent pas être violées si la taille de l'échantillon est suffisamment grande. Le théorème de la limite centrale dit que la somme de N variables aléatoires est normalement distribuée pour les grands N. La taille N dépend de l'asymétrie de votre population.
De quelle manière et dans quelle mesure les populations ne sont-elles pas normales?
Re: t-testMerci,
"De quelle manière et dans quelle mesure les populations ne sont-elles pas normales?"
Par répartition des parcelles et test de Shapiro-Wilk W (alpha = 0,05). Dans la figure ci-jointe, vous trouverez un exemple de tracé et de test pour une population.
Re: t-testSans définition opérationnelle de «bonnes performances», il est impossible de répondre à votre question. Si tout le reste échoue, je suggère l'un des tests non paramétriques pour tester l'hypothèse pour deux moyennes de population. De cette façon, vous n'avez pas à trouver de définition de «bonnes performances» et vous n'êtes pas nécessairement lié à des hypothèses de distribution.
Re: t-testLa courbure dans le graphique quantile normal suggère qu'il existe un certain biais dans la population, l'une des raisons pour lesquelles le test de qualité de l'ajustement rejette le modèle de distribution normale. Cependant, le biais n'est pas si fort, donc les moyennes des échantillons sont distribuées normalement normalement et le test t devrait être valide.
Voici une référence pour estimer la taille minimale de l'échantillon nécessaire pour garantir que la somme des variables aléatoires est normalement distribuée:
Sugden, RA et al. (2002) "Cochran's Rule for Simple Random Sampling,
J de la Royal Statistical Society, série B, méthodologie statistique. 62 (4): 787-793.
Re: t-testVous pouvez également effectuer le test t avec la plate-forme Oneway (Fit Y by X), puis amorcer la différence avec JMP Pro.
Re: t-testMerci M. Markbailey pour votre attention!
Re: t-test, merci d'avoir fourni cette référence intéressante. D'après votre compréhension de cet article, les valeurs G1 et gamma1 sont-elles identiques (égales à la mesure d'asymétrie de Fisher)? Pouvez-vous confirmer qu'il s'agit de la même statistique que JMP calcule dans «Statistiques récapitulatives» (dans Analyse> Distribution, par exemple)?
Re: t-testJe ne connais pas la réponse, alors je l'ai recherchée. J'utilise les définitions que j'ai trouvées dans un Référence Wikipédia .
Aide JMP pour les statistiques récapitulatives fournies par la plateforme de distribution:
Aide SAS / STAT pour PROC CALIS:
Source Wikipedia sur G1:
Re: t-testmerci Mark!test tBonjour,
Puis-je obtenir de bonnes performances dans le test t pour les comparaisons moyennes, même si l'hypothèse de normalité est violée? (Ceci dans le cas de la comparaison de deux populations qui ont le même nombre d'observations pour chacune (n = 41 et n = 42). J'ai besoin de quelques références pour soutenir cela.
Je vous remercie
Adias
