Après le test de normalité!Chers tous,
J'ai normalisé mes données par log-normal ou d'autres fonctions. J’ai utilisé "Distribution> Fit" et jeté un œil à "Goodness Fit ...".
Pour l'analyse par ANOVA, j'ai utilisé "Fit Model" et transformé les données en fonction de la fonction que je normalisais. ex. J'ai utilisé log-normal pour la normalité, donc je l'ai transformé en log.
Ai-je bien fait?
J'ai besoin de moyens de comparaison moyenne ou de les rapporter. Dois-je signaler ou utiliser des données originales ou des données transformées? En outre, j'ai besoin d'erreur standard pour eux. Devrais-je utiliser l'erreur standard basée sur de nouvelles données ou pas?
En effet, si j'utilise l'erreur moyenne ou l'erreur standard sous une forme transformée, il en va différemment des données originales.
Désolé, je sais que c'est basique mais j'ai un peu confondu. Aidez-moi, s'il vous plaît.
Merci beaucoup pour votre temps
Re: Après le test de normalité!cher @markbailey
Merci beaucoup.
C'était super,
À votre santé,
Milad
Re: Après le test de normalité!J'espère que ma réponse précédente n'a pas confondu le point. Vous devez être cohérent tout au long du processus. À la fin, cependant, il pourrait être logique de transformer en arrière les résultats pour la présentation. Vous ne pouvez pas utiliser les données d'origine, mais transformer en retour les résultats statistiques tels que la moyenne ou les intervalles de confiance à l'échelle d'origine.
Re: Après le test de normalité!cher @ Peter_Bartell
Merci beaucoup pour votre temps et votre suggestion.
C'est vraiment utile.
Re: Après le test de normalité!cher @markbailey
Merci beaucoup pour votre temps et votre explication.
Je veux dire que je rapporte les résultats de l'ANOVA et que je rapporte la comparaison moyenne basée sur les données originales.
Par exemple, j'ai une série de données sous forme de pourcentage. Ils n'étaient pas normaux et je les ai transformés par bûche et les ai analysés. Maintenant, pour la comparaison moyenne, devrais-je utiliser les données basées sur des données non normalisées ou normalisées?
Re: Après le test de normalité! Je suis fondamentalement d'accord avec mon collègue @markbailey le conseil de. La seule chose que je vais ajouter est dans vos rapports et la présentation des résultats, soyez attentif à votre public. S'ils doivent prendre des décisions ou prendre des mesures en fonction des recommandations de votre étude, il se peut que vous souhaitiez parfois communiquer avec l'audience à l'aide de valeurs non transformées. Je ne dis pas que l'analyse doit être faite de manière non transformée ... mais lorsque vous communiquez quelque chose comme: "La concentration moyenne du matériau provenant du réacteur A est x et la concentration moyenne du matériau provenant du réacteur B est . " il serait alors plus avantageux de communiquer cette information dans les unités non transformées.
J'essaie toujours d'approcher la communication des résultats du point de vue des décideurs et non du point de vue du statisticien ... ces décideurs gagnent de l'argent ... pas le statisticien. Les détails statistiques peuvent être fournis si nécessaire sous forme de suivi, d’annexe, etc.
Re: Après le test de normalité!L'analyse est basée sur les données transformées, alors soyez cohérent. Le processus comprend la transformation, le modèle d’ajustement (ANOVA), l’évaluation des statistiques, la vérification des hypothèses (résidus), etc. Les conclusions et les rapports sont basés sur les données transformées.
En science, nous utilisons directement le pH tout le temps. Nous ne la transformons pas en activité Hydronium. Il n'y a pas besoin.
