¿Existe alguna forma de determinar la diferencia de pendientes con datos no normales?Para mi modelo, tengo una variable de efecto categórico, una variable de efecto continuo y dos variables de rol continuas (Y). Las distribuciones residuales de mis variables parecen relativamente normales con el gráfico QQ, pero la prueba de Anderson-Darling mostró que las distribuciones no son normales. Leí una publicación anterior que decía que deberías hacer un ANCOVA con interacción y usar estimaciones de parametrización de indicadores para comparar pendientes. ¿Existe una forma no paramétrica de hacer esto? ¡Gracias!
Análisis y modelado de datos básicosRe: ¿Existe alguna forma de determinar la diferencia de pendientes con datos no normales?Personalmente, si el gráfico QQ de los residuos parece bueno, no me preocuparía por la prueba de Anderson-Darling. ¿Cuántos puntos de datos tienes? Con suficientes datos, cualquier prueba estadística puede mostrar una diferencia estadísticamente significativa. Su otra opción, en lugar de no paramétrica, es utilizar un modelo lineal general que le permitirá especificar la distribución del error en lugar de asumir una distribución del error normal.
Re: ¿Existe alguna forma de determinar la diferencia de pendientes con datos no normales?Hola Dan,
Gracias por tu ayuda. Para mi modelo, cada grupo tiene un tamaño diferente. Algunos de los tamaños de los grupos son pequeños, pero hay una gran cantidad de puntos de datos/observaciones totales porque cada muestra individual tiene muchos puntos de datos. Tracé modelos de regresión lineal simples de los datos (incluidos todos los puntos de datos de todas las muestras en cada grupo), lo que suma al menos 500 puntos de datos por grupo incluido en la regresión lineal. También me preguntaba si esto significa que necesito hacer un modelo de efectos mixtos para tener en cuenta más de un punto de datos de cada muestra del grupo. ¿O aún podría realizar una regresión lineal simple? ¡Gracias!
