RE : 배포 및 데이터 표현안녕하세요,
그룹화하고 오류 표시 줄로 제시하는 큰 데이터 집합이 있습니다. 일반적인 배포 해석에 대한 조언을 받고 싶습니다.
1. 데이터 세트에서 일부는 호를 거부하고 일부는 거부합니다. 작은 p 값을 가진 사람들은 정규 분포 집합이 아니고 큰 값 (> 0.05)을 갖는 정규 분포 집합은 (표본 크기가 충분히 크다는 것) 가능성이 있다고 말하는 것이 합당한 진술입니까? 
호는 거부하지 않는다. 2. 데이터 세트가 정상적으로 배포되지 않으면 체계적으로 데이터 세트에 영향을주는 몇 가지 요소가 있음을 의미합니까? 
호 거부
삼. 정상적으로 배포되는 데이터 세트에는 오류 막대가있는 데이터를 표시하려는 관련성이 있습니까? 말 / 평균 + (최대 / 최소 - 중앙값)
감사,
게리
RE : 배포 및 데이터 표현데이터가 비정상 일 때 중간 값이 더 유용한 표현이라고 말할 수 있습니다.
RE : 배포 및 데이터 표현감사합니다 필,
이것은 매우 도움이됩니다. 평균이 아닌 비표준 분산 데이터 세트를 나타내는 것이 더 안전하다고 말하는 것이 합리적입니까?
게리RE : 배포 및 데이터 표현안녕하세요,
질문에 대한 많은 답변은 데이터 분석에 대한 객관성에 달려 있습니다.
지금까지 보여준 예에서는 외관상으로 비정상적인 것조차도 정상적으로 가깝습니다. 데이터 크기가 커질수록 많은 것들이 통계적으로 중요해진다는 것을 알게 될 것입니다. 당신은 꽤 많은 데이터를 가지고 있습니다. 효과 또는 차이는 법선과의 편차처럼 통계적으로 유의할 수 있지만 실제로는 중요하지 않을 정도로 작을 수 있습니다. 그러므로 그것은 당신의 목표에 달려 있습니다.
"작은 p 값을 가진 사람들은 정규 분포 집합이 아니고 (> 0.05) p 값이 정규 분포 집합 (표본 크기가 충분히 크다는 것) 가능성이 높다고 말하는 것은 공정한 말인가요?" - 말하기에 공평하지만 통계 학자가 더 현학적 일 수 있습니다. P <0.05가 정규 분포에서 나온 귀무 가설을 기각하는 증거가있는 곳을 더 적절하게 말할 수 있습니다.
그것이 정상인지 여부에 관계없이 중앙값은 여전히 의미있는 요약 통계입니다. 이는 분포의 중간 지점입니다. 데이터가 표준에서 벗어날수록 평균은 lcoation의 추정치로서 유용하지 않습니다.
이 모든 것이 도움이되기를 바랍니다.
필
