Welch'in t-testini kullanarak ortalamaların eşitliğini test ediyorum. Temeldeki dağılım normalden uzaktır ( buradaki ilgili tartışmadaki örnekten daha eğiktir ). Daha fazla veri elde edebilirim, ancak bunun ne ölçüde yapılacağını belirlemenin ilkeli bir yolunu istiyorum.
- Örneklem dağılımının kabul edilebilir olduğunu değerlendirmek için iyi bir buluşsal yöntem var mı? Normallikten hangi sapmalar en çok endişe vericidir?
- Daha anlamlı olacak başka yaklaşımlar da var mı - örneğin örnek istatistik için bir bootstrap güven aralığına güvenmek?
2
Bu harika bir soru. Kenara gelen "esasen faydasız" Is normallik testi? (zaten bağlantılı), daha fazla ilgili iki soru vardır.T-testi veya parametrik olmayan test arasında nasıl seçim yapılır, örneğin küçük örneklerde Wilcoxon? ve N> 50 olduğunda normal olmayan için T testi? Bu soruya iyi bir cevap, bu iki ilgili sorunun okuyucuları için potansiyel olarak değerli olacaktır.
—
Silverfish
Bildiğim kadarıyla, dağıtımın "yeterince normal" olması için ne kadar veriye ihtiyacınız olduğunu belirlemenin ilkeli bir yolu yoktur. Bunun nedeni, "yeterince normal" in tanımlanmasının zor olması ve normal dağılımdan ayrılma şeklinize ek olarak, temel dağılımın ne kadar normal olmadığına bağlıdır. Ciddi normal olmayan verileriniz varsa, bunun yerine parametrik olmayan bir test kullanırdım. Dezavantajı, yalnız hipotez testlerinden daha yararlı olan güven aralıklarını elde edemeyeceğinizdir.
—
dsaxton
"Yeterince normal" in tanımlanmasının zor olduğuna katılıyorum, ancak her uygulayıcı ampirik veriler hakkında düşünmeden önce değerlendirmeyi yapmalı, bu yüzden ne kadar az tartışmayı ortaya çıkarabildiğime şaşırıyorum (belki de yanlış yerlere bakıyorum) . Burada aklımda kalan kullanım durumları için (yeterince yaygın olan) parametrik olmayan testler, "yeterince normal" bir örnekleme dağılımı sağlamak için daha fazla veri toplamaya kıyasla tatmin edici değildir.
—
cohoz