Re: prueba tSi las poblaciones no están distribuidas normalmente, la suposición de que las medias de la muestra no se pueden violar si el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande. El teorema del límite central dice que la suma de N variables aleatorias se distribuye normalmente para grandes N. El tamaño N depende de la asimetría de su población.
¿De qué manera y en qué medida las poblaciones no son normales?
Re: prueba tGracias,
"¿De qué manera y en qué medida las poblaciones no son normales?"
Por distribución de parcelas y prueba de Shapiro-Wilk W (alfa = 0.05). En la figura adjunta hay un ejemplo de la trama y la prueba para una población.
Re: prueba tSin una definición operativa de "buen rendimiento", es imposible responder a su pregunta. Si todo lo demás falla, sugiero cualquiera de las pruebas no paramétricas para probar la hipótesis de dos medias de población. De esta manera, no tiene que llegar a una definición de "buen rendimiento" y no está necesariamente vinculado a ningún supuesto de distribución.
Re: prueba tLa curvatura en el gráfico cuantil normal sugiere que existe un sesgo en la población, una de las razones por las que la prueba de bondad de ajuste rechaza el modelo de distribución normal. Sin embargo, el sesgo no es tan fuerte, por lo que las medias muestrales se distribuyen aproximadamente normalmente después de todo y la prueba t debe ser válida.
Aquí hay una referencia para estimar el tamaño mínimo de muestra necesario para asegurar que la suma de las variables aleatorias se distribuya normalmente:
Sugden, RA, y col. (2002) "Regla de Cochran para muestreo aleatorio simple,
J de la Royal Statistical Society, Serie B, Metodología estadística. 62 (4): 787-793.
Re: prueba tTambién puede realizar la prueba t con la plataforma Oneway (Fit Y by X) y luego iniciar la diferencia con JMP Pro.
Re: prueba t¡Gracias, señor Markbailey, por su atención!
Re: prueba t, gracias por proporcionar esta interesante referencia. Según su comprensión de este artículo, ¿son G1 y gamma1 uno y lo mismo (igual a la medida de inclinación de Fisher)? ¿Puede confirmar que esta es la misma estadística que JMP calcula en 'Resumen de estadísticas' (en Análisis> Distribución, por ejemplo)?
Re: prueba tNo sé la respuesta, así que lo busqué. Estoy usando las definiciones que encontré en un Referencia de Wikipedia .
Ayuda JMP para estadísticas resumidas proporcionadas por la plataforma de distribución:
Ayuda de SAS / STAT para PROC CALIS:
Fuente de Wikipedia sobre G1:
Re: prueba tgracias Mark!prueba tHola,
¿Puedo obtener un buen rendimiento en la prueba t para las comparaciones medias, incluso si se viola el supuesto de normalidad? (Esto en el caso de la comparación de dos poblaciones que tienen un número similar de observaciones para cada una (n = 41 yn = 42). Necesito algunas referencias para apoyar esto.
Gracias
Adias
