Solution d'analyse de données
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Normalités des données vs normalité des résidus

By pierre | Dec 29, 2016 02:55PM CET

Je vous remercie pour votre réponse .

En effet, moi j'ai fait un test de normalité sur les données (Shapiro et qq-plot), j'en ai conclu que la distribution des données n'était pas normale, et que l'anova n'était donc pas possible , j'ai donc effectué un test non paramétrique de Kruskal-Wallis.

1-Ai-je eu tort ?

2- Si oui, dans quel cas utilise-t-on un Kruskal-Wallis ?

3- A quoi sert de tester la normalité des données (Shapiro et qq-plot)?

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Par Sébastien | Jan 02, 2017 02:24PM CET | XLSTAT Agent

Bonjour,

1) Oui, vous avez tort car la normalité doit plutôt être évaluée sur les résidus et pas sur l’ensemble des données brutes. Imaginez que vous ayez un traitement à deux modalités avec un effet très fort de ce traitement. Si vous tracez la distribution des données, vous aurez une forte concentration de données sur deux points de la distribution. La distribution est donc loin d’être normale. Il faut donc soit évaluer la normalité des données issues de chaque traitement à part, soit évaluer la normalité des résidus issus du modèle, car les différences de moyennes entre traitements sont neutralisés dans les résidus.

2) Ma suggestion personnelle: lorsque les conditions d’application des tests paramétriques ne sont pas vérifiées, même après transformation des données (exemple: log). Pourquoi?

3) Pour s’assurer de la fiabilité des résultats du test paramétrique que vous lancez.

Cordialement,

Jean Paul

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Par van cleef bracelet replique alhambra | Jun 20, 2017 02:36AM CEST

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