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Message par ninam le Lun 12 Aoû 2013 - 19:08

Bonjour,

J'aimerais vérifier la normalité de mes données pour savoir s'il est prudent de faire des anova avec.
Pour cela, j'utilise R et le test de Shapiro (shapiro.test) qui me donne certaines p-values selon les données (certaines sont distribuées normalement, d'autres non).
Le problème vient du fait que je suis aussi contrainte d'utiliser Statbox (add-on d'Excel) qui lui utilise les coefficents de Pearson pour vérifier la normalité.
Évidemment, j'obtiens des résultats différents voire opposés sur la normalité de mes jeux de données..
Aussi, j'ai essayé de représenter graphiquement mes données sur R avec les fonctions qqnorm et qqline, les données étant censées suivre la ligne si elles sont normales. Pourtant quand je réalise qqnorm et qqline avec un jeu de données normal (de façon certaine), ce n'est pas ce que j'observe, donc la représentation graphique ne peut pas venir à mon secours.
Ma question est donc de savoir à qui faire confiance, le test de Shapiro ou les coeff de Pearson de Statbox et pourquoi?
Mes jeux de données sont généralement de 30 à 40 données.

Merci d'avance pour vos conseils et aiguillages.

Nina

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Message par droopy le Ven 23 Aoû 2013 - 7:38

bonjour,

il est étonnant que qqnorm et qqline ne "fonctionne" pas. Si tu fais qqnorm(x <- rnomr(1000, 5, 2)) et ensuite qqline(x) tu vois bien que les données sont sur la droite à part au niveau des queues de distributions (mais ça on s'en fiche).

Ensuite comme on l'a maintes fois répétées la normalité des données n'est pas le problème majeur en anova. Il te faut surtout t'assurer de l'homoscédasticité.

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