Hallo,
Ich habe ein großes Dataset, das ich mit einer Fehlerleiste gruppieren und präsentieren werde. Ich würde gerne ein paar Ratschläge zur allgemeinen Vertriebsinterpretation erhalten.
1 Aus dem Datensatz lehnen manche das Ho ab und andere nicht. Ist es eine faire Aussage zu sagen, dass diejenigen, die einen kleinen p-Wert haben, NICHT aus einer normalverteilten Menge stammen, während diejenigen, die einen großen (> 0,05) p-Wert haben, wahrscheinlich aus einer normalverteilten Menge stammen (wenn die Stichprobe groß genug ist)? 
Ho kann nicht ablehnen 2 Wenn ein Datensatz NICHT normal verteilt ist, bedeutet dies, dass einige Faktoren den Datensatz systematisch beeinflussen. 
Ho lehnen ab
3. Hat der normalverteilte Datensatz eine Relevanz für die Darstellung der Daten mit Fehlerbalken? Sagen Sie Mittelwert / Median + (max / min - Median)
Vielen Dank,
Gary
Ich würde sagen, dass der Median eine nützlichere Darstellung ist, wenn die Daten nicht normal sind.
Hallo,
Viele Antworten auf Ihre Fragen hängen von dem Ziel ab, das Sie zur Analyse der Daten haben.
In den Beispielen, die Sie gezeigt haben, sieht selbst das, was offensichtlich nicht normal ist, nahezu normal aus. Sie werden feststellen, dass mit zunehmender Datengröße viele Dinge statistisch signifikant werden. Sie haben ziemlich viele Daten. Ein Effekt oder Unterschied wie diese Abweichung von der Normalität kann statistisch signifikant sein, kann aber so gering sein, dass er praktisch unwichtig ist. Daher hängt es von Ihren Zielen ab.
"Ist es eine faire Aussage zu sagen, dass diejenigen, die einen kleinen p-Wert haben, NICHT aus einer normalverteilten Menge stammen, während diejenigen, die einen großen (> 0,05) p-Wert haben, wahrscheinlich aus einer normalverteilten Menge stammen (wenn die Stichprobe groß genug ist)?" - das kann man sagen, aber ein Statistiker könnte pedantischer sein. Man könnte besser sagen, dass wenn p <0,05 ist, es Beweise gibt, um die Nullhypothese zurückzuweisen, dass die Daten aus der Normalverteilung stammen.
Ob dies normal ist oder nicht, der Median ist immer noch eine aussagekräftige Zusammenfassungsstatistik - er ist der Mittelpunkt der Verteilung. Je mehr die Daten vom Normalwert abweichen, desto weniger nützlich ist der Mittelwert als Schätzung der Viskosität.
Ich hoffe das hilft alles,
Phil
