Esiste un modo per determinare la differenza nelle pendenze con dati non normali?Per il mio modello, ho una variabile di effetto categoriale, una variabile di effetto continua e due variabili di ruolo continue (Y). Le distribuzioni residue delle mie variabili appaiono relativamente normali con il grafico QQ, ma il test di Anderson-Darling ha mostrato che le distribuzioni non sono normali. Ho letto un post precedente che diceva che dovresti fare un ANCOVA con interazione e utilizzare le stime della parametrizzazione dell'indicatore per confrontare le pendenze. Esiste un modo non parametrico per farlo? Grazie!
Analisi e modellazione dei dati di baseRe: Esiste un modo per determinare la differenza nelle pendenze con dati non normali?Personalmente, se il grafico QQ dei residui sembra buono, non mi preoccuperei del test di Anderson-Darling. Quanti punti dati hai? Con dati sufficienti, qualsiasi test statistico può mostrare una differenza statisticamente significativa. L'altra opzione, piuttosto che quella non parametrica, è quella di utilizzare un modello lineare generale che ti consentirà di specificare la distribuzione degli errori anziché assumere una normale distribuzione degli errori.
Re: Esiste un modo per determinare la differenza nelle pendenze con dati non normali?Ciao Dan,
Grazie per l'aiuto. Per il mio modello, ogni gruppo ha dimensioni diverse. Alcune dimensioni dei gruppi sono piccole, ma il numero di punti dati/osservazioni totali è elevato perché ogni singolo campione ha molti punti dati. Ho tracciato semplici modelli di regressione lineare dei dati (inclusi tutti i punti dati di tutti i campioni in ciascun gruppo), per un totale di almeno 500 punti dati per gruppo incluso nella regressione lineare. Mi chiedevo anche se questo significa che devo creare un modello a effetti misti per tenere conto di più di un punto dati da ciascun campione del gruppo? Oppure potrei comunque eseguire una semplice regressione lineare? Grazie!
