Ciao,
Ho un grande set di dati che ho il compito di raggruppare e presentare con barra di errore. Mi piacerebbe avere qualche consiglio sull'interpretazione della distribuzione generale.
1. Dal set di dati, alcuni rifiutano l'Ho e altri no. È corretto affermare che quelli con un valore p minore NON provengono da un set normalmente distribuito mentre quelli con un valore p maggiore (> 0.05) sono probabilmente da un set normalmente distribuito (con una dimensione del campione sufficientemente grande)? 
Non riesco a respingere 2. Quando un set di dati NON è normalmente distribuito significa che ci sono alcuni fattori che influenzano sistematicamente il set di dati? 
Ho rifiutato
3. Il set di dati che viene normalmente distribuito ha qualche rilevanza su come voglio presentare i dati con la barra degli errori? diciamo, medio / medio + (max / min - mediana)
Grazie,
Gary
Direi che la mediana è una rappresentazione più utile quando i dati non sono normali.
Ciao,
Molte delle risposte alle tue domande dipendono dall'obiettivo che hai per analizzare i dati.
Negli esempi che hai mostrato, anche quello apparentemente non normale sembra vicino alla normalità. Scoprirai che quando le dimensioni dei dati aumentano molte cose iniziano a diventare statisticamente significative. Hai un sacco di dati. Un effetto o una differenza, come questa deviazione dalla norma, può essere statisticamente significativa, ma può essere così piccola da essere praticamente irrilevante. Quindi, dipende dai tuoi obiettivi.
"E 'giusto affermare che quelli con un piccolo valore p NON provengono da un set normalmente distribuito mentre quelli con un valore p maggiore (> 0.05) sono probabilmente da un set normalmente distribuito (con una dimensione del campione abbastanza grande)?" - È giusto dirlo, ma uno statistico potrebbe essere più pedante. Si potrebbe dire più correttamente che dove p <0,05 esiste evidenza per rifiutare l'ipotesi nulla che i dati provengano dalla distribuzione normale.
Che sia normale o no, la mediana è ancora una statistica riassuntiva significativa - è il punto centrale della distribuzione. Più i dati si discostano dal normale, meno utile è la media come stima della lcoation.
Spero che tutto ciò aiuti,
Phil
